mean

확률 분포의 평균

구문

m = mean(pd)

설명

m = mean(pd)는 확률 분포 pd의 평균 m을 반환합니다.

예제

피팅된 분포의 평균

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]

분포 객체 표시에는 평균(mu) 및 표준편차(sigma)에 대한 모수 추정값과 모수에 대한 95% 신뢰구간이 포함됩니다.

피팅된 분포의 평균을 계산합니다.

m = mean(pd)

m = 
75.0083

정규분포의 평균은 모수 mu와 동일합니다.

편중된 분포의 평균

베이불 확률 분포 객체를 생성합니다.

pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)

pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 5
    B = 2

분포의 평균을 계산합니다.

mean = mean(pd)

mean = 
4.4311

균등분포의 평균

균등분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Uniform','lower',-3,'upper',5)

pd = 
  UniformDistribution

  Uniform distribution
    Lower = -3
    Upper =  5

분포의 평균을 계산합니다.

m = mean(pd)

m = 
1

커널 분포의 평균

표본 데이터를 불러옵니다. 커널 분포를 갤런당 마일 주행거리(MPG) 데이터에 피팅하여 확률 분포 객체를 생성합니다.

load carsmall;
pd = fitdist(MPG,'Kernel')

pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 4.11428
    Support = unbounded

분포의 평균을 계산합니다.

mean(pd)

ans = 
23.7181

입력 인수

pd — 확률 분포

확률 분포 객체

확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.

분포 객체	확률 분포 객체를 만드는 데 사용되는 함수 또는 앱
BetaDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BinomialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BirnbaumSaundersDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BurrDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
EmpiricalDistribution	fitdist
ExponentialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
ExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GammaDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GeneralizedParetoDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
HalfNormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
InverseGaussianDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
KernelDistribution	fitdist, 분포 피팅기
LogisticDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LoglogisticDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LognormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
NegativeBinomialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
NormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
PearsonDistribution	makedist
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
RayleighDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
RicianDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
StableDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
tLocationScaleDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기

출력 인수

m — 평균

스칼라 값

확률 분포의 평균으로, 스칼라 값으로 반환됩니다.

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 pd는 베타 분포, 지수 분포, 극값 분포, 로그정규분포, 정규분포 및 베이불 분포에 대해 피팅된 확률 분포 객체일 수 있습니다. fitdist 함수에서 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여 pd를 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

참고 항목

median | std | makedist | fitdist | 분포 피팅기

도움말 항목

• 확률 분포 사용하기
• 지원되는 분포