Main Content

이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.

균등분포(연속)

연속 균등분포에서 임의 표본 실행 및 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 다음과 같이 균등분포를 사용하는 여러 방법을 제공합니다.

  • 모수 값을 지정하여 확률 분포 객체 UniformDistribution을 생성합니다. 그런 다음 객체 함수를 사용하여 분포를 실행하고, 난수를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.

  • 지정된 분포 모수를 이용해 분포 전용 함수를 사용합니다. 분포 전용 함수는 여러 균등분포의 모수를 받을 수 있습니다.

  • 일반 분포 함수(cdf, icdf, pdf, random)를 지정된 분포 이름('Uniform') 및 모수와 함께 사용합니다.

균등분포에 대해 자세히 알아보려면 Uniform Distribution (Continuous) 항목을 참조하십시오.

객체

UniformDistributionUniform probability distribution object

함수

모두 확장

UniformDistribution 객체 만들기

makedist확률 분포 객체 만들기

UniformDistribution 객체 사용하기

cdf누적 분포 함수
icdfInverse cumulative distribution function
iqrInterquartile range
meanMean of probability distribution
medianMedian of probability distribution
pdf확률 밀도 함수
random난수
stdStandard deviation of probability distribution
truncateTruncate probability distribution object
varVariance of probability distribution
rand균일하게 분포된 난수
unifcdfContinuous uniform cumulative distribution function
unifpdfContinuous uniform probability density function
unifinvContinuous uniform inverse cumulative distribution function
unifitContinuous uniform parameter estimates
unifstatContinuous uniform mean and variance
unifrndContinuous uniform random numbers
mle최대가능도 추정값
disttoolInteractive density and distribution plots
확률 분포 함수Interactive density and distribution plots
qqplotQuantile-quantile plot
randtoolInteractive random number generation

도움말 항목

Uniform Distribution (Continuous)

The uniform distribution (also called the rectangular distribution) is notable because it has a constant probability distribution function between its two bounding parameters.

Generate Random Numbers Using Uniform Distribution Inversion

This example shows how to generate random numbers using the uniform distribution inversion method.