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iqr
확률 분포의 사분위 범위
설명
예제
정규분포 사분위 범위 계산하기
평균 가 0이고 표준편차 가 1인 표준 정규분포 객체를 생성합니다.
pd = makedist('Normal','mu',0,'sigma',1);
표준 정규분포의 사분위 범위를 계산합니다.
r = iqr(pd)
r = 1.3490
반환된 값은 분포에 대한 75번째 및 25번째 백분위수 값 간의 차이입니다. 이는 확률 y가 0.75와 0.25일 때의 역누적 분포 함수(icdf) 값 간의 차이를 계산하는 것과 같습니다.
r2 = icdf(pd,0.75) - icdf(pd,0.25)
r2 = 1.3490
피팅된 분포의 사분위 범위
표본 데이터를 불러옵니다. 학생들의 시험 성적 데이터의 첫 번째 열을 포함하는 벡터를 만듭니다.
load examgrades;
x = grades(:,1);
이를 데이터에 피팅하여 정규분포 객체를 생성합니다.
pd = fitdist(x,'Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]
피팅된 분포의 사분위 범위를 계산합니다.
r = iqr(pd)
r = 11.7634
반환된 결과는 학생들의 성적의 75번째 및 25번째 백분위수 간의 차이가 11.7634임을 나타냅니다.
icdf
를 사용하여 학생들의 성적의 75번째 및 25번째 백분위수를 결정합니다.
y = icdf(pd,[0.25,0.75])
y = 1×2
69.1266 80.8900
75번째 및 25번째 백분위수 간의 차이를 계산합니다. iqr
과 같은 결과가 생성됩니다.
y(2)-y(1)
ans = 11.7634
boxplot
을 사용하여 사분위 범위를 시각화합니다.
boxplot(x)
상자의 맨 위 선은 75번째 백분위수를 나타내고 맨 아래 선은 25번째 백분위수를 나타냅니다. 중심선은 50번째 백분위수인 중앙값을 나타냅니다.
입력 인수
pd
— 확률 분포
확률 분포 객체
확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.
확장 기능
C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.
사용법 관련 참고 및 제한 사항:
입력 인수
pd
는 베타 분포, 지수 분포, 극값 분포, 로그 정규분포, 정규분포 및 베이불 분포에 대해 피팅된 확률 분포 객체일 수 있습니다.fitdist
함수에서 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여pd
를 생성하십시오. 예제는 Code Generation for Probability Distribution Objects 항목을 참조하십시오.
코드 생성에 대한 자세한 내용은 Introduction to Code Generation 항목 및 General Code Generation Workflow 항목을 참조하십시오.
GPU 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.
이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
버전 내역
R2013a에 개발됨
MATLAB 명령
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