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median

説明

m = median(pd) は、確率分布 pd の中央値 m を返します。

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標本データを読み込みます。学生の試験採点データの 1 列目が含まれている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]

近似分布の中央値を計算します。

m = median(pd)
m = 75.0083

正規分布などの対称分布の場合、中央値は平均値 mu 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

分布の中央値を計算します。

m = median(pd)
m = 4.1628

ワイブル分布などの非対称分布の場合、中央値は平均値と等しくならない場合があります。

ワイブル分布の平均値を計算し、その値を中央値と比較します。

mean = mean(pd)
mean = 4.4311

分布の平均値は、中央値よりも大きくなります。

確率密度関数をプロットして分布を可視化します。

x = [0:.1:15];
pdf = pdf(pd,x);
plot(x,pdf)

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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確率分布の中央値。スカラー値として返されます。m の値は、確率分布の 50 番目の百分位数です。

R2013a で導入