std
확률 분포의 표준편차
설명
예제
피팅된 분포의 표준편차
표본 데이터를 불러옵니다. 학생들의 시험 성적 데이터의 첫 번째 열을 포함하는 벡터를 만듭니다.
load examgrades
x = grades(:,1);
데이터에 정규분포 객체를 피팅합니다.
pd = fitdist(x,'Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]
피팅된 분포의 표준편차를 계산합니다.
s = std(pd)
s = 8.7202
정규분포의 경우 표준편차는 모수 sigma
와 같습니다.
편중된 분포의 표준편차
베이불 확률 분포 객체를 생성합니다.
pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)
pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 5 B = 2
분포의 표준편차를 계산합니다.
s = std(pd)
s = 2.3163
삼각형분포의 표준편차
삼각형분포 객체를 만듭니다.
pd = makedist('Triangular','A',-3,'B',1,'C',3)
pd = TriangularDistribution A = -3, B = 1, C = 3
분포의 표준편차를 계산합니다.
s = std(pd)
s = 1.2472
커널 분포의 표준편차
표본 데이터를 불러옵니다. 학생들의 시험 성적 데이터의 첫 번째 열을 포함하는 벡터를 만듭니다.
load examgrades;
x = grades(:,1);
커널 분포를 데이터에 피팅하여 확률 분포 객체를 생성합니다.
pd = fitdist(x,'Kernel')
pd = KernelDistribution Kernel = normal Bandwidth = 3.61677 Support = unbounded
피팅된 분포의 표준편차를 계산합니다.
s = std(pd)
s = 9.4069
입력 인수
pd
— 확률 분포
확률 분포 객체
확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.
출력 인수
s
— 표준편차
음이 아닌 스칼라 값
확률 분포의 표준편차로, 음이 아닌 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
pd
는 베타 분포, 지수 분포, 극값 분포, 로그정규분포, 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
다음 MATLAB 명령에 해당하는 링크를 클릭했습니다.
명령을 실행하려면 MATLAB 명령 창에 입력하십시오. 웹 브라우저는 MATLAB 명령을 지원하지 않습니다.
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