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二項分布

二項分布から無作為標本の当てはめ、評価および生成

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、二項分布を処理する方法がいくつか用意されています。

  • 確率分布を標本データに当てはめるかパラメーター値を指定することにより、確率分布オブジェクト BinomialDistribution を作成します。そして、オブジェクト関数を使用して、分布の評価や乱数の生成などを行います。

  • Distribution Fitter アプリを使用して、二項分布を対話的に処理します。オブジェクトをアプリからエクスポートしてオブジェクト関数を使用できます。

  • 分布パラメーターを指定して、分布特有の関数を使用します。分布特有の関数では、複数の二項分布についてのパラメーターを受け入れることができます。

  • 分布名 ('Binomial') とパラメーターを指定して、汎用の分布関数 (cdf、icdf、pdf、random) を使用します。

二項分布の詳細については、二項分布を参照してください。

オブジェクト

BinomialDistribution二項確率分布オブジェクト

アプリ

Distribution Fitter確率分布でデータを近似
確率分布関数対話による密度および分布のプロット

関数

すべて展開する

BinomialDistribution オブジェクトの作成

makedist確率分布オブジェクトの作成
fitdistデータへの確率分布オブジェクトの近似

BinomialDistribution オブジェクトの処理

cdf累積分布関数
gatherGPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集
icdf逆累積分布関数
iqr確率分布の四分位数間範囲
mean確率分布の平均
median確率分布の中央値
negloglik確率分布の負の対数尤度
paramci確率分布パラメーターの信頼区間
pdf確率密度関数
proflik確率分布のプロファイル尤度関数
random乱数
std確率分布の標準偏差
truncate確率分布オブジェクトの打ち切り
var確率分布の分散
binocdf二項累積分布関数
binopdf二項確率密度関数
binoinv二項累積分布逆関数
binostat二項平均と分散
binofit二項パラメーター推定
binornd二項分布による乱数
mle最尤推定
distributionFitterDistribution Fitter アプリを開く
qqplot分位数-分位数プロット
randtool対話形式の乱数発生

トピック

  • ベルヌーイ分布

    ベルヌーイ分布は、確率変数が 2 つの値しか取らない離散確率分布です。

  • 二項分布

    二項分布は、無限大の母集団による反復試行における成功回数の総数を特定の条件のもとでモデル化します。