var
확률 분포의 분산
설명
예제
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 분산을 계산합니다.
v = var(pd)
v = 76.0419
정규분포의 경우 분산은 모수 sigma의 제곱과 같습니다.
베이불 확률 분포 객체를 생성합니다.
pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)
pd =
WeibullDistribution
Weibull distribution
A = 5
B = 2
분포의 분산을 계산합니다.
v = var(pd)
v = 5.3650
삼각형분포 객체를 만듭니다.
pd = makedist('Triangular','A',-3,'B',1,'C',3)
pd = TriangularDistribution A = -3, B = 1, C = 3
분포의 분산을 계산합니다.
v = var(pd)
v = 1.5556
표본 데이터를 불러옵니다. 학생들의 시험 성적 데이터의 첫 번째 열을 포함하는 벡터를 만듭니다.
load examgrades;
x = grades(:,1);커널 분포 객체를 데이터에 피팅합니다.
pd = fitdist(x,'Kernel')pd =
KernelDistribution
Kernel = normal
Bandwidth = 3.61677
Support = unbounded
피팅된 분포의 분산을 계산합니다.
v = var(pd)
v = 88.4893
입력 인수
확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.
출력 인수
확률 분포의 분산으로, 음이 아닌 스칼라 값으로 반환됩니다.
확장 기능
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.fitdist함수에서 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여pd를 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.
이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
버전 내역
R2013a에 개발됨
MATLAB Command
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