NormalDistribution

正規確率分布オブジェクト

説明

NormalDistributionオブジェクトは,正規確率分布のパラメーター,モデルの説明および標本データから構成されます。

正規分布は,ガウス分布とも呼ばれる,パラメーターを2つもつ曲線群です。モデル化に正規分布を使うことは,中心極限定理により正当化されます。この定理は,(概ね)有限の平均と分散をもつ分布からの独立標本の和は,標本サイズが大きくなるにつれて正規分布に近付くというものです。

正規分布は,次のパラメーターを使用します。

パラメーター	説明	サポート
`μ`（μ）	平均	$- \infty < μ < \infty$
`σ`（σ）	標準偏差	$σ \geq 0$

作成

NormalDistribution確率分布オブジェクトを作成するには,いくつかの方法があります。

makedistを使用して指定したパラメーター値により分布を作成する。
fitdistを使用して分布をデータにあてはめる。
分布更健康アプリを使用して対話的に分布をデータにあてはめる。

プロパティ

すべて展開する

分布パラメーター

`μ`- - - - - -平均
スカラー値

正規分布の平均。スカラー値として指定します。

データ型:单|双

`σ`- - - - - -標準偏差
非負のスカラー値

正規分布の標準偏差。非負のスカラー値として指定します。

makedistを使用してオブジェクトを作成するときに,σがゼロになるように指定できます。一部のオブジェクト関数は,標準偏差がゼロのpdオブジェクトをサポートします。たとえば,随机(pd)は常にμを返します。提供x (pd)は0または1を返します。この出力は,xがμより小さい場合は0,それ以外の場合は1です。的意思是、性病,およびvarはそれぞれ,pdの平均,標準偏差,分散を返します。

データ型:单|双

分布特性

`IsTruncated`- - - - - -打ち切られた分布の論理フラグ
`0`|`1`

このプロパティは読み取り専用です。

分布の打ち切りについての論理フラグ。論理値を指定します。IsTruncatedが0である場合,分布は打ち切られません。IsTruncatedが1である場合,分布は打ち切られます。

データ型:逻辑

`NumParameters`- - - - - -パラメーター数
正の整数値

このプロパティは読み取り専用です。

確率分布のパラメーターの個数。正の整数値を指定します。

データ型:双

`ParameterCovariance`- - - - - -パラメーター推定の共分散行列
スカラー値の行列

このプロパティは読み取り専用です。

パラメーター推定値の共分散行列。p行列の行列を指定します。pは分布のパラメーターの個数です。（我，j)要素は,我番目のパラメーターの推定値とj番目のパラメーターの推定値間の共分散です。（我，我)要素は,我番目のパラメーターの推定分散です。パラメーター我が固定値であり,データに分布をあてはめて推定した値ではない場合,共分散行列の要素(我，我)は0になります。

データ型:双

`ParameterIsFixed`- - - - - -固定パラメーターの論理フラグ
論理値の配列

このプロパティは読み取り専用です。

固定パラメーターの論理フラグ。論理値の配列を指定します。0の場合,配列ParameterNamesの対応するパラメーターは固定されません。1の場合,配列ParameterNamesの対応するパラメーターは固定されます。

データ型:逻辑

`ParameterValues`- - - - - -分布パラメーター値
スカラー値のベクトル

このプロパティは読み取り専用です。

分布パラメーター値。ベクトルを指定します。

データ型:单|双

`截断`- - - - - -打ち切り区間
スカラー値のベクトル

このプロパティは読み取り専用です。

確率分布の打ち切り区間。打ち切りの上限と下限を含むベクトルを指定します。

データ型:单|双

その他のオブジェクトプロパティ

`DistributionName`- - - - - -確率分布名
文字ベクトル

このプロパティは読み取り専用です。

確率分布名。文字ベクトルを指定します。

データ型:字符

`InputData`- - - - - -分布のあてはめに使用されるデータ。
構造体

このプロパティは読み取り専用です。

分布のあてはめに使用するデータ。以下を含む構造体を指定します。

数据:分布のあてはめに使用するデータベクトル
岑:打ち切りベクトル,ない場合は空
频率:度数ベクトル,ない場合は空

データ型:结构体

`ParameterDescription`- - - - - -分布パラメーターの説明
文字ベクトルの细胞配列

このプロパティは読み取り専用です。

分布パラメーターの説明。文字ベクトルのcell 配列を指定します。各セルに、1 つの分布パラメーターの簡単な説明が含まれます。

データ型:字符

`ParameterNames`- - - - - -分布パラメーター名
文字ベクトルの细胞配列

このプロパティは読み取り専用です。

分布パラメーター名。文字ベクトルのcell 配列を指定します。

データ型:字符

オブジェクト関数

`提供`	累積分布関数
`icdf`	逆累積分布関数
`位差`	四分位数間範囲
`的意思是`	確率分布の平均
`中位数`	確率分布の中央値
`negloglik`	確率分布の負の対数尤度
`paramci`	確率分布パラメーターの信頼区間
`pdf`	確率密度関数
`proflik`	確率分布のプロファイル尤度関数
`随机`	乱数
`性病`	確率分布の標準偏差
`截断`	確率分布オブジェクトの打ち切り
`var`	確率分布の分散

例

すべて折りたたむ

既定のパラメーターを使用して正規分布オブジェクトを作成する

ライブスクリプトを開く

既定のパラメーター値を使用して正規分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist (“正常”）

pd =正态分布正态分布mu = 0 sigma = 1

指定したパラメーターを使用して正規分布オブジェクトを作成する

ライブスクリプトを開く

パラメーター値を指定して正規分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist (“正常”，“亩”, 75,“σ”, 10)

pd =正态分布正态分布mu = 75 sigma = 10

分布の四分位数間範囲を計算します。

r =差(pd)

r = 13.4898

正規分布オブジェクトのあてはめ

ライブスクリプトを開く

標本データを読み込み,学生の試験成績データの1列目が含まれているベクトルを作成します。

负载examgradesx =成绩(: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,“正常”）

正态分布mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]

パラメーター推定の横にある区間は分布パラメーターの95%信頼区間です。

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™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:

確率分布を関数fitdistからの標本データにあてはめて,確率分布オブジェクトを作成しなければなりません。fitdistの使用上の注意および制限については,fitdistのコード生成を参照してください。
次のオブジェクト関数はコード生成をサポートします。提供、icdf、位差、的意思是、中位数、pdf、性病、截断,およびvar。

コード生成の詳細については,コード生成の紹介および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。

参考

makedist|fitdist|分布更健康

トピック

R2013aで導入

NormalDistribution

説明

作成

プロパティ

分布パラメーター

`μ`- - - - - -平均
スカラー値

`σ`- - - - - -標準偏差
非負のスカラー値

分布特性

`IsTruncated`- - - - - -打ち切られた分布の論理フラグ
`0`|`1`

`NumParameters`- - - - - -パラメーター数
正の整数値

`ParameterCovariance`- - - - - -パラメーター推定の共分散行列
スカラー値の行列

`ParameterIsFixed`- - - - - -固定パラメーターの論理フラグ
論理値の配列

`ParameterValues`- - - - - -分布パラメーター値
スカラー値のベクトル

`截断`- - - - - -打ち切り区間
スカラー値のベクトル

その他のオブジェクトプロパティ

`DistributionName`- - - - - -確率分布名
文字ベクトル

`InputData`- - - - - -分布のあてはめに使用されるデータ。
構造体

`ParameterDescription`- - - - - -分布パラメーターの説明
文字ベクトルの细胞配列

`ParameterNames`- - - - - -分布パラメーター名
文字ベクトルの细胞配列

オブジェクト関数

例

既定のパラメーターを使用して正規分布オブジェクトを作成する

指定したパラメーターを使用して正規分布オブジェクトを作成する

正規分布オブジェクトのあてはめ

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

トピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

NormalDistribution

説明

作成

プロパティ

分布パラメーター

μ- - - - - -平均スカラー値

σ- - - - - -標準偏差非負のスカラー値

分布特性

IsTruncated- - - - - -打ち切られた分布の論理フラグ0|1

NumParameters- - - - - -パラメーター数正の整数値

ParameterCovariance- - - - - -パラメーター推定の共分散行列スカラー値の行列

ParameterIsFixed- - - - - -固定パラメーターの論理フラグ論理値の配列

ParameterValues- - - - - -分布パラメーター値スカラー値のベクトル

截断- - - - - -打ち切り区間スカラー値のベクトル

その他のオブジェクトプロパティ

DistributionName- - - - - -確率分布名文字ベクトル

InputData- - - - - -分布のあてはめに使用されるデータ。構造体

ParameterDescription- - - - - -分布パラメーターの説明文字ベクトルの细胞配列

ParameterNames- - - - - -分布パラメーター名文字ベクトルの细胞配列

オブジェクト関数

例

既定のパラメーターを使用して正規分布オブジェクトを作成する

指定したパラメーターを使用して正規分布オブジェクトを作成する

正規分布オブジェクトのあてはめ

拡張機能

C / c++コード生成MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

トピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

`μ`- - - - - -平均
スカラー値

`σ`- - - - - -標準偏差
非負のスカラー値

`IsTruncated`- - - - - -打ち切られた分布の論理フラグ
`0`|`1`

`NumParameters`- - - - - -パラメーター数
正の整数値

`ParameterCovariance`- - - - - -パラメーター推定の共分散行列
スカラー値の行列

`ParameterIsFixed`- - - - - -固定パラメーターの論理フラグ
論理値の配列

`ParameterValues`- - - - - -分布パラメーター値
スカラー値のベクトル

`截断`- - - - - -打ち切り区間
スカラー値のベクトル

`DistributionName`- - - - - -確率分布名
文字ベクトル

`InputData`- - - - - -分布のあてはめに使用されるデータ。
構造体

`ParameterDescription`- - - - - -分布パラメーターの説明
文字ベクトルの细胞配列

`ParameterNames`- - - - - -分布パラメーター名
文字ベクトルの细胞配列

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。