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仲上分布

仲上分布による無作為標本への当てはめ、評価および生成

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

  • NakagamiDistribution オブジェクトを作成し、NakagamiDistribution のオブジェクト関数を使用します。

  • 分布名 "Nakagami" と対応するパラメーターを指定して、汎用の分布関数を使用します。

仲上分布の詳細については、仲上分布を参照してください。

関数

すべて展開する

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
distributionFitter分布フィッター アプリを開く
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 (R2020b 以降)
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
plot確率分布オブジェクトのプロット (R2022b 以降)
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
cdf累積分布関数
icdf逆累積分布関数
pdf確率密度関数
random乱数
mle最尤推定

オブジェクト

NakagamiDistribution仲上確率分布オブジェクト

トピック

  • 仲上分布

    通信理論において、仲上分布は複数の経路で受信機に到達する散乱信号をモデル化するために使用されます。