ドキュメンテーション

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調査と可視化

分布関数のプロット、対話形式での分布の近似、プロットの作成、乱数の生成

対話的に確率分布を標本データにあてはめ、確率分布オブジェクトを MATLAB® のワークスペースにエクスポートするには、分布近似アプリを使用します。データの範囲を調べ、外れ値の可能性がある値を識別するには、箱ひげ図と分位数-分位数プロットを使用します。分布全体を可視化するには、近似させた正規密度関数の線をヒストグラムとともにプロットします。正規分布やワイブル分布など特定の分布をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを評価するには、確率プロットを使用します。パラメトリック分布では標本データを適切に記述できない場合は、標本データに基づいて経験累積分布関数を計算およびプロットします。または、カーネル平滑化関数を使用して cdf を推定します。

アプリケーション

Distribution Fitting 確率分布でデータを近似

関数

boxplot 箱ひげ図
histfit 分布近似をもつヒストグラム
normplot 正規確率プロット
normspec 仕様間の正規密度プロット
probplot 確率プロット
qqplot 分位数-分位数プロット
wblplot ワイブル確率プロット
cdfplot 経験的累積分布関数のプロット
ecdf 経験累積分布関数
ecdfhist 経験累積分布関数に基づくヒストグラム
ksdensity 一変量および二変量データのカーネル平滑化関数推定値
Probability Distribution Function 対話による密度および分布のプロット
fsurfht 対話型の等高線図
randtool 対話形式の乱数発生
surfht 対話型の等高線図

例および操作のヒント

分布近似アプリケーションを使用したデータのモデリング

分布近似アプリを使用すると、視覚的かつ対話的な方法で一変量分布をデータにあてはめることができます。

分布近似アプリケーションによる分布の近似

この例では、分布近似アプリを使用して対話的に確率分布をデータにあてはめる方法を示します。

分布近似アプリケーションを使用したカスタム分布

分布近似アプリを使用すると、カスタム分布を定義して、Statistics and Machine Learning Toolbox™ でサポートされていない分布を近似することができます。

概念

分布プロット

データ分布の決定

ノンパラメトリックな経験的確率分布

ノンパラメトリックな経験的確率分布の概要

グループ化変数

グループ化変数は観測のグループ化や分類のために使用するユーティリティ変数です。

乱数データの生成

"疑似乱数" は決定性アルゴリズムによって生成されます。

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