makedist

R2026b

確率分布オブジェクトの作成

構文

pd = makedist(distname)

pd = makedist(distname,Name=Value)

list = makedist

makedist -reset

説明

pd = makedist(distname) で、既定のパラメーター値を使用して、分布 distname の確率分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist(distname,Name=Value) は、名前と値の引数で指定された 1 つ以上の分布パラメーター値をもつ確率分布オブジェクトを作成します。

list = makedist は、makedist で作成できる確率分布のリストが含まれている cell 配列 list を返します。

makedist -reset は、prob という名前の名前空間に含まれているファイルのパスを検索し、ProbabilityDistribution から派生するクラスを実装することにより、分布のリストをリセットします。この構文は、カスタム分布関数を定義した後で使用します。詳細については、分布フィッター アプリの使用によるカスタム分布の定義を参照してください。

例

既定のパラメーター値を使用して正規分布オブジェクトを作成する

標準正規分布のパラメーターに対応する既定のパラメーター値を使用して正規分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist("Normal")

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

pd のオブジェクト関数を使用して、分布の評価と乱数の生成を実行できます。サポートされるオブジェクト関数を表示します。

methods(pd)

Methods for class prob.NormalDistribution:

cdf        gather     icdf       iqr        mean       median     negloglik  paramci    pdf        plot       proflik    random     std        truncate   var        

たとえば、関数 iqr を使用して、分布の四分位数間範囲を計算します。

r = iqr(pd)

r = 
1.3490

既定のパラメーター値を使用してガンマ分布オブジェクトを作成する

既定のパラメーター値を使用してガンマ分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist("Gamma")

pd = 
  GammaDistribution

  Gamma distribution
    a = 1
    b = 1

ガンマ分布の平均値を計算します。

mean = mean(pd)

mean = 
1

正規分布オブジェクトのパラメーターを指定する

パラメーター値 mu = 75 および sigma = 10 をもつ正規分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist("Normal",mu=75,sigma=10)

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75
    sigma = 10

ガンマ分布オブジェクトのパラメーターを指定する

パラメーター値 a = 3 と既定の値 b = 1 をもつガンマ分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist("Gamma",a=3)

pd = 
  GammaDistribution

  Gamma distribution
    a = 3
    b = 1

入力引数

distname — 分布名

文字ベクトル | string スカラー

分布名。以下のいずれかの文字ベクトルまたは string スカラーを指定します。distname で指定された分布により、返される確率分布オブジェクトのタイプが決まります。

分布名	説明	分布オブジェクト
"Beta"	ベータ分布	BetaDistribution
"Binomial"	二項分布	BinomialDistribution
"BirnbaumSaunders"	バーンバウム・サンダース分布	BirnbaumSaundersDistribution
"Burr"	ブール分布	BurrDistribution
"Exponential"	指数分布	ExponentialDistribution
"ExtremeValue"	極値分布	ExtremeValueDistribution
"Gamma"	ガンマ分布	GammaDistribution
"GeneralizedExtremeValue"	一般化極値分布	GeneralizedExtremeValueDistribution
"GeneralizedPareto"	一般化パレート分布	GeneralizedParetoDistribution
"HalfNormal"	半正規分布	HalfNormalDistribution
"InverseGaussian"	逆ガウス分布	InverseGaussianDistribution
"Logistic"	ロジスティック分布	LogisticDistribution
"Loglogistic"	対数ロジスティック分布	LoglogisticDistribution
"Lognormal"	対数正規分布	LognormalDistribution
"Loguniform"	対数一様分布	LoguniformDistribution
"Multinomial"	多項分布	MultinomialDistribution
"Nakagami"	仲上分布	NakagamiDistribution
"NegativeBinomial"	負の二項分布	NegativeBinomialDistribution
"Normal"	正規分布	NormalDistribution
"Pearson"	ピアソン分布	PearsonDistribution
"PiecewiseLinear"	区分的線形分布	PiecewiseLinearDistribution
"Poisson"	ポアソン分布	PoissonDistribution
"Rayleigh"	レイリー分布	RayleighDistribution
"Rician"	ライス分布	RicianDistribution
"ShiftedExponential" または "Exponential2"	シフトされた指数分布	ShiftedExponentialDistribution
"ShiftedGamma" または "Gamma3"	シフトされたガンマ分布	ShiftedGammaDistribution
"ShiftedWeibull" または "Weibull3"	シフトされたワイブル分布	ShiftedWeibullDistribution
"Stable"	安定分布	StableDistribution
"tLocationScale"	t 位置-スケール分布	tLocationScaleDistribution
"Triangular"	三角分布	TriangularDistribution
"Uniform"	一様分布	UniformDistribution
"Weibull"	ワイブル分布	WeibullDistribution

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

例: makedist("Normal",mu=10) は、パラメーター mu が 10 でパラメーター sigma が既定値の 1 と等しい正規分布を指定します。

ベータ分布

a — 最初の形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ベータ分布の最初の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Beta" である場合にのみ有効です。

例: a=3

データ型: single | double

b — 2 番目の形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ベータ分布の 2 番目の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Beta" である場合にのみ有効です。

例: b=5

データ型: single | double

二項分布

N — 試行回数

1 (既定値) | 正の整数値

二項分布の試行回数。正の整数値として指定します。この引数は、distname が "Binomial" である場合にのみ有効です。

例: N=25

データ型: single | double

p — 成功確率

0.5 (既定値) | [0,1] の範囲のスカラー値

二項分布の各試行の成功確率。[0,1] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Binomial" である場合にのみ有効です。

例: p=0.25

データ型: single | double

バーンバウム・サンダース分布

beta — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

バーンバウム・サンダース分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "BirnbaumSaunders" である場合にのみ有効です。

例: beta=2

データ型: single | double

gamma — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

バーンバウム・サンダース分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "BirnbaumSaunders" である場合にのみ有効です。

例: gamma=0.5

データ型: single | double

ブール分布

alpha — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ブール分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Burr" である場合のみ有効です。

例: alpha=2

データ型: single | double

c — 最初の形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ブール分布の最初の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Burr" である場合のみ有効です。

例: c=2

データ型: single | double

k — 2 番目の形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ブール分布の 2 番目の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Burr" である場合のみ有効です。

例: k=5

データ型: single | double

指数分布

mu — 平均

1 (既定値) | 正のスカラー値

指数分布の平均。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Exponential" である場合にのみ有効です。

例: mu=5

データ型: single | double

極値分布

mu — 位置パラメーター

0 (既定値) | スカラー値

極値分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "ExtremeValue" である場合のみ有効です。

例: mu=-2

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

極値分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ExtremeValue" である場合のみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

ガンマ分布

a — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ガンマ分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Gamma" である場合のみ有効です。

例: a=2

データ型: single | double

b — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ガンマ分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Gamma" である場合のみ有効です。

例: b=0

データ型: single | double

一般化極値分布

k — 形状パラメーター

0 (既定値) | スカラー値

一般化極値分布の形状パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "GeneralizedExtremeValue" である場合のみ有効です。

例: k=0

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

一般化極値分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "GeneralizedExtremeValue" である場合のみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

mu — 位置パラメーター

0 (既定値) | スカラー値

一般化極値分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "GeneralizedExtremeValue" である場合のみ有効です。

例: mu=1

データ型: single | double

一般化パレート分布

k — 形状パラメーター

1 (既定値) | スカラー値

一般化パレート分布の形状パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "GeneralizedPareto" である場合のみ有効です。

例: k=0

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

一般化パレート分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "GeneralizedPareto" である場合のみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

theta — 位置 (しきい値) パラメーター

1 (既定値) | スカラー値

一般化パレート分布の位置 (しきい値) パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "GeneralizedPareto" である場合のみ有効です。

例: theta=2

データ型: single | double

半正規分布

mu — 位置パラメーター

0 (既定値) | スカラー値

半正規分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "HalfNormal" である場合のみ有効です。

例: mu=1

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

半正規分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "HalfNormal" である場合のみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

逆ガウス分布

mu — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

逆ガウス分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "InverseGaussian" である場合のみ有効です。

例: mu=2

データ型: single | double

lambda — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

逆ガウス分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "InverseGaussian" である場合のみ有効です。

例: lambda=4

データ型: single | double

ロジスティック分布

mu — 平均

0 (既定値) | スカラー値

ロジスティック分布の平均。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "Logistic" である場合のみ有効です。

例: mu=2

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ロジスティック分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Logistic" である場合のみ有効です。

例: sigma=4

データ型: single | double

対数ロジスティック分布

mu — 対数値の平均

0 (既定値) | 非負のスカラー値

対数ロジスティック分布の対数値の平均。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Loglogistic" である場合にのみ有効です。

例: mu=2

データ型: single | double

sigma — 対数値のスケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

対数ロジスティック分布の対数値のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Loglogistic" である場合にのみ有効です。

例: sigma=4

データ型: single | double

対数正規分布

mu — 対数値の平均

0 (既定値) | スカラー値

対数正規分布の対数値の平均。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "Lognormal" である場合にのみ有効です。

例: mu=2

データ型: single | double

sigma — 対数値の標準偏差

1 (既定値) | 正のスカラー値

対数正規分布の対数値の標準偏差。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Lognormal" である場合にのみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

対数一様分布

Lower — 下限

1 (既定値) | 正のスカラー値

対数一様分布の下限。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Loguniform" である場合にのみ有効です。

例: Lower=2

データ型: single | double

Upper — 上限

4 (既定値) | Lower より大きいスカラー値

対数一様分布の上限。Lower より大きいスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Loguniform" である場合にのみ有効です。

例: Upper=6

データ型: single | double

多項分布

Probabilities — 結果の確率

[0.500 0.500] (既定値) | 範囲 [0,1] のスカラー値のベクトル

多項分布の結果の確率。範囲 [0,1] のスカラー値のベクトルを指定します。この確率は、合計が 1 になり、結果 [1, 2, ..., k] に対応します。k は確率ベクトルの要素数です。この引数は、distname が "Multinomial" である場合にのみ有効です。

例: Probabilities=[0.1 0.2 0.5 0.2] はそれぞれ、結果が 1、2、3 または 4 になる確率を与えます。

データ型: single | double

仲上分布

mu — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

仲上分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Nakagami" である場合にのみ有効です。

例: mu=5

データ型: single | double

omega — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

仲上分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Nakagami" である場合にのみ有効です。

例: omega=5

データ型: single | double

負の二項分布

R — 成功回数

1 (既定値) | 正のスカラー値

負の二項分布の成功回数。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "NegativeBinomial" である場合にのみ有効です。

例: R=5

データ型: single | double

P — 成功確率

0.5 (既定値) | [0,1] の範囲のスカラー値

負の二項分布における各試行の成功確率。(0,1] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が "NegativeBinomial" である場合にのみ有効です。

例: P=0.1

データ型: single | double

正規分布

mu — 平均

0 (既定値) | スカラー値

正規分布の平均。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "Normal" である場合にのみ有効です。

例: mu=2

データ型: single | double

sigma — 標準偏差

1 (既定値) | 正のスカラー値

正規分布の標準偏差。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Normal" である場合にのみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

区分的線形分布

x — データ値

1 (既定値) | 単調増加するスカラー値のベクトル

累積分布関数 (cdf) によって区分的線形分布の傾きが変化するデータ値。単調増加するスカラー値のベクトルとして指定します。この引数は、distname が "PiecewiseLinear" である場合にのみ有効です。

例: x=[1 2 3]

データ型: single | double

Fx — x の各値における累積分布関数値

1 (既定値) | 0 で始まり 1 で終わる、単調増加するスカラー値のベクトル

区分的線形分布の x の各値における累積分布関数値。0 で始まり 1 で終わる、単調増加するスカラー値のベクトルとして指定します。この引数は、distname が "PiecewiseLinear" である場合にのみ有効です。

例: Fx=[0.2 0.5 1]

データ型: single | double

ピアソン分布

mu — 平均

0 (既定値) | スカラー

ピアソン分布の平均。スカラーとして指定します。この引数は、distname が "Pearson" である場合のみ有効です。

例: mu=1

データ型: single | double

sigma — 標準偏差

1 (既定値) | 正のスカラー

ピアソン分布の標準偏差。正のスカラーとして指定します。この引数は、distname が "Pearson" である場合のみ有効です。

例: sigma=5

データ型: single | double

gamma — 歪度

0 (既定値) | スカラー

ピアソン分布の歪度。スカラーとして指定します。この引数は、distname が "Pearson" である場合のみ有効です。gamma の値は sqrt(kappa – 1) より小さくなければなりません。詳細については、Skewnessを参照してください。

例: gamma=1

データ型: single | double

kappa — 尖度

3 (既定値) | スカラー

ピアソン分布の尖度。スカラーとして指定します。この引数は、distname が "Pearson" である場合のみ有効です。kurt の値は gamma^2 + 1 より大きくなければなりません。詳細については、Kurtosisを参照してください。

例: kappa=3

データ型: single | double

ポアソン分布

lambda — 平均

1 (既定値) | 非負のスカラー値

ポアソン分布の平均。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Poisson" である場合にのみ有効です。

例: lambda=5

データ型: single | double

レイリー分布

B — 定義パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

レイリー分布の定義パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Rayleigh" である場合にのみ有効です。

例: B=3

データ型: single | double

ライス分布

s — 非心度パラメーター

1 (既定値) | 非負のスカラー値

ライス分布の非心度パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Rician" である場合のみ有効です。

例: s=0

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ライス分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Rician" である場合のみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

シフトされた指数分布

mu — シフトされていない指数分布の平均

1 (既定値) | 正のスカラー値

シフトされていない指数分布の平均。正のスカラー値として指定します。シフトされた指数分布の平均は mu と theta の和です。この引数は、distname が "ShiftedExponential" または "Exponential2" の場合のみ有効です。

データ型: single | double

theta — 位置 (しきい値) パラメーター

0 (既定値) | 数値スカラー値

シフトされた指数分布の位置 (しきい値) パラメーター。数値のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedExponential" または "Exponential2" の場合のみ有効です。

データ型: single | double

シフトされたガンマ分布

a — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

シフトされたガンマ分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedGamma" または "Gamma3" の場合のみ有効です。

データ型: single | double

b — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

シフトされたガンマ分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedGamma" または "Gamma3" の場合のみ有効です。

データ型: single | double

theta — 位置 (しきい値) パラメーター

0 (既定値) | 数値スカラー値

シフトされたガンマ分布の位置 (しきい値) パラメーター。数値のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedGamma" または "Gamma3" の場合のみ有効です。

データ型: single | double

シフトされたワイブル分布

A — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

シフトされたワイブル分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedWeibull" または "Weibull3" である場合にのみ有効です。

データ型: single | double

B — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

シフトされたワイブル分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedWeibull" または "Weibull3" である場合にのみ有効です。

データ型: single | double

theta — 位置 (しきい値) パラメーター

0 (既定値) | 数値スカラー値

シフトされたワイブル分布の位置 (しきい値) パラメーター。数値のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "ShiftedWeibull" または "Weibull3" である場合にのみ有効です。

データ型: single | double

安定分布

alpha — 最初の形状パラメーター

2 (既定値) | [0,2] の範囲のスカラー値

安定分布の 1 番目の形状パラメーター。(0,2] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Stable" である場合にのみ有効です。

例: alpha=1

データ型: single | double

beta — 2 番目の形状パラメーター

0 (既定値) | [–1,1] の範囲のスカラー値

安定分布の 2 番目の形状パラメーター。[–1,1] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Stable" である場合にのみ有効です。

例: beta=0.5

データ型: single | double

gam — スケール パラメーター

1 (既定値) | (0,∞) の範囲にあるスカラー値

安定分布のスケール パラメーター。(0,∞) の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Stable" である場合にのみ有効です。

例: gam=2

データ型: single | double

delta — 位置パラメーター

0 (既定値) | スカラー値

安定分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "Stable" である場合にのみ有効です。

例: delta=5

データ型: single | double

t 位置-スケール分布

mu — 位置パラメーター

0 (既定値) | スカラー値

t 位置-スケール分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "tLocationScale" である場合にのみ有効です。

例: mu=-2

データ型: single | double

sigma — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

t 位置-スケール分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "tLocationScale" である場合にのみ有効です。

例: sigma=2

データ型: single | double

nu — 自由度

5 (既定値) | 正のスカラー値

t 位置-スケール分布の自由度。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "tLocationScale" である場合にのみ有効です。

例: nu=20

データ型: single | double

三角分布

A — 下限

0 (既定値) | スカラー値

三角分布の下限。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "Triangular" である場合にのみ有効です。

例: A=-2

データ型: single | double

B — ピークの位置

0.5 (既定値) | A 以上のスカラー値

三角分布のピークの位置。A 以上のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Triangular" である場合にのみ有効です。

例: B=1

データ型: single | double

C — 上限

1 (既定値) | B 以上のスカラー値

三角分布の上限。B 以上のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Triangular" である場合にのみ有効です。

例: C=5

データ型: single | double

一様分布

Lower — 下限

0 (既定値) | スカラー値

一様分布の下限。スカラー値として指定します。この引数は、distname が "Uniform" である場合のみ有効です。

例: Lower=-4

データ型: single | double

Upper — 上限

1 (既定値) | Lower より大きいスカラー値

一様分布の上限。Lower より大きいスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Uniform" である場合のみ有効です。

例: Upper=2

データ型: single | double

ワイブル分布

A — スケール パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ワイブル分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Weibull" である場合にのみ有効です。

例: A=2

データ型: single | double

B — 形状パラメーター

1 (既定値) | 正のスカラー値

ワイブル分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が "Weibull" である場合にのみ有効です。

例: B=5

データ型: single | double

出力引数

pd — 確率分布

確率分布オブジェクト

確率分布。distname で指定されたタイプの確率分布オブジェクトとして返されます。

list — 確率分布のリスト

文字ベクトルの cell 配列

makedist で作成できる確率分布のリスト。文字ベクトルの cell 配列として返されます。

代替機能

アプリ

分布フィッター アプリは、ワークスペースからデータをインポートするためのグラフィカル ユーザー インターフェイスを開き、そのデータに確率分布を対話的に当てはめます。その後、分布を確率分布オブジェクトとしてワークスペースに保存できます。分布フィッター アプリを開くには、コマンド ラインで distributionFitter を使用するか、[アプリ] タブの [分布フィッター] をクリックします。

バージョン履歴

R2013a で導入

R2026b: シフトされた指数分布オブジェクト、ガンマ分布オブジェクト、およびワイブル分布オブジェクトの作成

makedist、または fitdist や分布フィッター アプリを使用したデータへの当てはめにより、次の 3 つの新しいシフトされた確率分布オブジェクトを作成できるようになりました。

• ShiftedExponentialDistribution — 2 パラメーターの指数分布

• ShiftedGammaDistribution — 3 パラメーターのガンマ分布

• ShiftedWeibullDistribution — 3 パラメーターのワイブル分布

各オブジェクトには位置パラメーター theta が含まれており、分布は 0 ではなく x=theta から始まります。これらのオブジェクトは、pdf、cdf、random などの汎用関数で使用できます。

参考

fitdist | 分布フィッター

トピック

• 確率分布の操作
• サポートされている分布
• 分布フィッター アプリの使用によるカスタム分布の定義