ドキュメンテーション

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mean

構文

m = mean(pd)

説明

m = mean(pd) は、確率分布 pd の平均 m を返します。

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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]

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。

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

一様分布オブジェクトの作成

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

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) データにあ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

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確率分布。次のいずれかを使用して作成した確率分布オブジェクトを指定します。

関数またはアプリ説明
makedist指定されたパラメーター値を使用して確率分布オブジェクトを作成します。
fitdist確率分布オブジェクトを標本データにあてはめます。
Distribution Fitter対話型の Distribution Fitter アプリを使用して確率分布を標本データにあてはめ、あてはめたオブジェクトをワークスペースにエクスポートします。

出力引数

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確率分布の平均。スカラー値として返されます。

R2013a で導入