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std

確率分布の標準偏差

構文

s = std(pd)

説明

s = std(pd) は、確率分布 pd の標準偏差 s 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);

正規分布オブジェクトをデータに近似します。

pd = fitdist(x,'Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

近似分布の標準偏差を計算します。

s = std(pd)
s = 8.7202

正規分布の場合、標準偏差はパラメーター sigma 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

分布の標準偏差を計算します。

s = std(pd)
s = 2.3163

三角分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist('Triangular','a',-3,'b',1,'c',3)
pd = 
  TriangularDistribution

A = -3, B = 1, C = 3

分布の標準偏差を計算します。

s = std(pd)
s = 1.2472

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);

カーネル分布をデータにあてはめて、確率分布オブジェクトを作成します。

pd = fitdist(x,'Kernel')
pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 3.61677
    Support = unbounded

近似分布の標準偏差を計算します。

s = std(pd)
s = 9.4069

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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確率分布の標準偏差。非負のスカラー値として返されます。

R2013a で導入