mean

R2026b

確率分布の平均

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。

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。

分布オブジェクト	確率分布オブジェクトの作成に使用する関数またはアプリ
BetaDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
BinomialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
BirnbaumSaundersDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
BurrDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
EmpiricalDistribution	fitdist
ExponentialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
ExtremeValueDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
GammaDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
GeneralizedParetoDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
HalfNormalDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
InverseGaussianDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
KernelDistribution	fitdist、分布フィッター
LogisticDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
LoglogisticDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
LognormalDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
NegativeBinomialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
NormalDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
PearsonDistribution	makedist
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
RayleighDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
RicianDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
ShiftedExponentialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
ShiftedGammaDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
ShiftedWeibullDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
StableDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
tLocationScaleDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター

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。

使用上の注意および制限:

• 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、統計と機械学習の関数のコード生成の紹介およびMATLAB Coder を使用したコード生成の概要 (MATLAB Coder)を参照してください。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限については、「C/C++ コード生成」セクションを参照してください。GPU コード生成にも同様の、使用上の注意および制限が適用されます。

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。

使用上の注意および制限:

• 指定した確率分布がシフトされた指数分布、シフトされたガンマ分布、またはシフトされたワイブル分布である場合を除き、この関数は GPU 配列をサポートします。

詳細については、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

R2026b: シフトされた指数分布オブジェクト、ガンマ分布オブジェクト、およびワイブル分布オブジェクトの作成

makedist、または fitdist や分布フィッター アプリを使用したデータへの当てはめにより、次の 3 つの新しいシフトされた確率分布オブジェクトを作成できるようになりました。

• ShiftedExponentialDistribution — 2 パラメーターの指数分布

• ShiftedGammaDistribution — 3 パラメーターのガンマ分布

• ShiftedWeibullDistribution — 3 パラメーターのワイブル分布

各オブジェクトには位置パラメーター theta が含まれており、分布は 0 ではなく x=theta から始まります。これらのオブジェクトは、pdf、cdf、random などの汎用関数で使用できます。

参考

median | std | makedist | fitdist | 分布フィッター

トピック

• 確率分布の操作
• サポートされている分布