tstat

スチューデントの t 平均と分散

構文

[m,v] = tstat(nu)

説明

[m,v] = tstat(nu) は、自由度 nu のスチューデントの t 分布の平均と分散を返します。

例

スチューデントの t 分布の平均と分散の計算

自由度 nu が 1 ～ 30 に等しいスチューデントの t 分布の平均と分散を計算します。

nu = reshape(1:30,6,5);
[m,v] = tstat(nu)

m = 6×5

   NaN     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0

v = 6×5

       NaN    1.4000    1.1818    1.1176    1.0870
       NaN    1.3333    1.1667    1.1111    1.0833
    3.0000    1.2857    1.1538    1.1053    1.0800
    2.0000    1.2500    1.1429    1.1000    1.0769
    1.6667    1.2222    1.1333    1.0952    1.0741
    1.5000    1.2000    1.1250    1.0909    1.0714

自由度が 1 の場合に平均が定義されず、自由度が 1 と 2 の場合に分散が定義されないことに注意してください。

入力引数

nu — 自由度

正のスカラー値 | 正のスカラー値の配列

スチューデントの t 分布の自由度。正のスカラー値、または正のスカラー値の配列として指定します。

例: [9,19,49,99]

データ型: single | double

出力引数

m — 平均

スカラー値 | スカラー値の配列

nu で指定された自由度をもつ、スチューデントの t 分布の平均。スカラー値、またはスカラー値の配列として返されます。m は、必要なスカラー拡張後の nu と同じサイズになります。

v — 分散

スカラー値 | スカラー値の配列

nu で指定された自由度をもつ、スチューデントの t 分布の分散。スカラー値、またはスカラー値の配列として返されます。v は、必要なスカラー拡張後の nu と同じサイズになります。

詳細

スチューデント t 分布の平均と分散

スチューデントの t 分布のパラメーターは、自由度に依存します。

自由度 ν が 1 より大きい場合、スチューデント t 分布の平均は μ = 0 となります。ν が 1 に等しい場合、平均は定義されません。

自由度 ν が 2 より大きい場合、スチューデント t 分布の分散は $$\frac{\nu }{\nu -2}$$ となります。ν が 2 以下の場合、分散は定義されません。

詳細は、スチューデントの t 分布を参照してください。

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。

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

R2006a より前に導入

参考

tpdf | tcdf | tinv | trnd

トピック

• スチューデントの t 分布