NormalDistribution
정규 확률 분포 객체
설명
NormalDistribution
객체는 모수, 모델 설명, 정규 확률 분포에 대한 표본 데이터로 구성됩니다.
정규분포(가우스 분포라고도 함)는 2-모수 곡선족입니다. 모델링에 정규분포를 사용해야 하는 일반적인 이유는 중심 극한 정리 때문입니다. 이 정리에서는 대략적으로 표본 크기가 무한대로 이동함에 따라 유한한 평균과 분산을 갖는 모든 분포에서 추출된 독립된 표본의 합이 정규분포로 수렴된다고 규정합니다.
정규분포는 다음 모수를 사용합니다.
모수 | 설명 | 지원 |
---|---|---|
mu (μ) | 평균 | |
sigma (σ) | 표준편차 |
생성
NormalDistribution
확률 분포 객체를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
속성
객체 함수
cdf | 누적 분포 함수 |
gather | Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU |
icdf | 역누적 분포 함수 |
iqr | 확률 분포의 사분위 범위 |
mean | 확률 분포의 평균 |
median | Median of probability distribution |
negloglik | 확률 분포의 음의 로그 가능도 |
paramci | 확률 분포 모수에 대한 신뢰구간 |
pdf | 확률 밀도 함수 |
plot | Plot probability distribution object |
proflik | Profile likelihood function for probability distribution |
random | 난수 |
std | 확률 분포의 표준편차 |
truncate | Truncate probability distribution object |
var | 확률 분포의 분산 |
예제
확장 기능
버전 내역
R2013a에 개발됨