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。

例

近似分布の標準偏差

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。

非対称分布の標準偏差

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

三角分布の標準偏差

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

カーネル分布の標準偏差

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当てはめて、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

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
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

s — 標準偏差

非負のスカラー値

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。

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

参考

var | mean | 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