ドキュメンテーション

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正規分布

正規 (ガウス) 分布から無作為標本を近似、評価および生成

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、正規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あ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 NormalDistribution 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、正規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、複数の正規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 ('Normal') とパラメーターを指定して、汎用の分布関数 (cdficdfpdfrandom) を使用します。

正規分布の詳細については、正規分布を参照してください。

オブジェクト

NormalDistribution正規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

関数

すべて展開する

NormalDistribution 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

NormalDistribution オブジェクトの処理

cdf累積分布関数
icdf累積分布逆関数
iqr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
normcdf正規累積分布関数
normpdf正規確率密度関数
norminv逆正規累積分布関数
normlike負の正規対数尤度
normstat正規分布の平均と分散
normfit正規パラメーターの推定
normrnd正規乱数
mle最尤推定
mlecov最尤推定量の漸近共分散
histfit分布近似をもつヒストグラム
normplot正規確率プロット
normspec仕様限界をシェーディングした正規密度プロット
確率分布関数対話による密度および分布のプロット
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

正規分布

正規分布について学びます。正規分布は 2 パラメーター (平均および標準偏差) の曲線群です。中心極限定理によると、正規分布は、標本サイズが無限大に近づいた場合の、任意の分布から抽出した独立標本の和をモデル化します。