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normspec

R2026a

仕様限界をシェーディングした正規密度プロット

構文

p = normspec(specs)

p = normspec(specs,mu,sigma)

p = normspec(specs,mu,sigma,region)

p = normspec(ax,___)

[p,h] = normspec(___)

説明

p = normspec(specs) は、2 要素のベクトル specs によって与えられた仕様限界内をシェーディングして標準正規密度をプロットし、シェーディングした領域の確率 p を返します。spec に下限がない場合は specs(1) を –Inf に設定します。spec に上限がない場合は specs(2) を Inf に設定します。

p = normspec(specs,mu,sigma) は、パラメーター mu および sigma をもつ正規密度を使用します。

p = normspec(specs,mu,sigma,region) は、仕様限界の内部 ('inside') または外部 ('outside') をシェーディング領域として指定します。既定の設定は 'inside' です。

p = normspec(ax,___) は、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、現在の座標軸 (gca) ではなく ax によって指定される座標軸にプロットします。 (R2024a 以降)

[p,h] = normspec(___) は、チャート ライン オブジェクトの列ベクトル h も返します。チャートの作成後の特定のチャート ラインのプロパティを変更するには、h を使用します。プロパティの一覧については、Line のプロパティ を参照してください。

例

範囲内をシェーディングした標準正規密度プロットの作成

仕様限界 [-1,1] の内部がシェーディングされた標準正規密度プロットを作成します。

p = normspec([-1,1])

p = 
0.6827

範囲外をシェーディングした正規密度プロットの作成

仕様限界の外部がシェーディングされた正規密度プロットを作成します。

たとえば、缶にペンキを入れる生産工程があるとします。いずれの缶もペンキの平均量は 1 ガロンですが、工程における変動により 2 オンス (2/128 ガロン) の標準偏差が生じます。仕様より 3 オンス以上下回って缶が満たされる確率に対応する部分をシェーディングして、正規密度プロットを作成します。

p = normspec([1-3/128,Inf],1,2/128,'outside')

p = 
0.0668

入力引数

specs — 仕様限界

2 要素の数値ベクトル

仕様限界。2 要素の数値ベクトルを指定します。下限がない場合は specs(1) を –Inf に、上限がない場合は specs(2) を Inf に設定します。

データ型: single | double

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。

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。正のスカラー値を指定します。

データ型: single | double

region — シェーディング領域

'inside' (既定値) | 'outside'

シェーディング領域。'inside' または 'outside' を指定します。関数 normspec は、仕様限界の内部 ('inside') または外部 ('outside') をシェーディングします。

ax — ターゲットの座標軸

Axes オブジェクト

R2024a 以降

ターゲットの座標軸。axes オブジェクトとして指定します。座標軸を指定しない場合、normspec は現在の座標軸 (gca) を使用します。

出力引数

p — シェーディングされた領域の確率

非負のスカラー値

シェーディングされた領域の確率。非負のスカラー値として返されます。

h — 1 つ以上のチャート ライン オブジェクト

スカラー | ベクトル

1 つ以上のチャート ライン オブジェクト。スカラーまたはベクトルとして返されます。これらのオブジェクトは、特定のチャート ラインのプロパティのクエリと変更に使用できる一意な識別子です。プロパティの一覧については、Line のプロパティを参照してください。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

R2024a: ターゲットの座標軸の指定

プロットのターゲットの座標軸は、入力引数 ax を使用して指定します。

参考

capaplot | histfit

トピック

• 正規分布