mean
確率分布の平均
説明
例
近似分布の平均
標本データを読み込みます。学生の試験の採点データの 1 列目を含むベクトルを作成します。
load examgrades
x = grades(:,1);
正規分布をデータに近似することにより、正規分布オブジェクトを作成します。
pd = fitdist(x,'Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]
この分布オブジェクト表示には、パラメーターの平均 (mu
)、標準偏差 (sigma
)、および 95% 信頼区間に対するパラメーター推定が含まれます。
近似分布の平均値を計算します。
m = mean(pd)
m = 75.0083
正規分布の平均値は、mu
パラメーターと等しくなります。
非対称分布の平均
ワイブル確率分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)
pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 5 B = 2
分布の平均値を計算します。
mean = mean(pd)
mean = 4.4311
一様分布の平均
一様分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Uniform','lower',-3,'upper',5)
pd = UniformDistribution Uniform distribution Lower = -3 Upper = 5
分布の平均値を計算します。
m = mean(pd)
m = 1
カーネル分布の平均
標本データを読み込みます。カーネル分布をガロンあたりの走行マイル数 (MPG
) データに当てはめることにより、確率分布オブジェクトを作成します。
load carsmall; pd = fitdist(MPG,'Kernel')
pd = KernelDistribution Kernel = normal Bandwidth = 4.11428 Support = unbounded
分布の平均値を計算します。
mean(pd)
ans = 23.7181
入力引数
pd
— 確率分布
確率分布オブジェクト
確率分布。次の表のいずれかの確率分布オブジェクトとして指定します。
出力引数
m
— 平均
スカラー値
確率分布の平均。スカラー値として返されます。
拡張機能
C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。
使用上の注意事項および制限事項:
入力引数
pd
は、ベータ分布、指数分布、極値分布、対数正規分布、正規分布、ワイブル分布の近似確率分布オブジェクトとなります。確率分布を関数fitdist
の標本データに当てはめることで、pd
を作成します。たとえば、確率分布オブジェクトのコードの生成を参照してください。
コード生成の詳細については、コード生成の紹介および一般的なコード生成のワークフローを参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2013a で導入
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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