主要内容

makedist

创建概率分布对象

描述

例子

pd= makedist (distname为该分布创建一个概率分布对象distname,使用默认参数值。

例子

pd= makedist (distname名称,值使用由名称-值对参数指定的一个或多个分布参数值创建概率分布对象。

列表= makedist返回单元格数组列表包含一系列的概率分布makedist可以创建。

makedist重置通过搜索包中包含的文件的路径来重置发行版列表概率以及实现派生的类ProbabilityDistribution.在定义自定义分布函数后使用此语法。有关详细信息,请参见使用分发器应用程序定义自定义分发

例子

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使用默认参数值创建一个正态分布对象。

pd = makedist (“正常”
pd =正态分布正态分布mu = 0 sigma = 1

计算分布的四分位数范围。

r =差(pd)
r = 1.3490

使用默认参数值创建gamma分布对象。

pd = makedist (“伽马”
pd = Gamma distribution伽马分布a = 1 b = 1

计算分布的平均值。

的意思= (pd)
意思是= 1

创建一个带有参数值的正态分布对象μ= 75σ= 10

pd = makedist (“正常”“亩”, 75,“σ”, 10)
pd =正态分布mu = 75 sigma = 10

用参数值创建gamma分布对象一个= 3以及默认值b = 1

pd = makedist (“伽马”“一个”3)
pd = Gamma distribution伽马分布a = 3 b = 1

输入参数

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分布名称,指定为以下字符向量或字符串标量之一。由distname确定返回的概率分布对象的类型。

分布的名字 描述 分布对象
“β” 贝塔分布 BetaDistribution
“二” 二项分布 BinomialDistribution
“BirnbaumSaunders” Birnbaum-Saunders分布 BirnbaumSaundersDistribution
“毛刺” 毛刺分布 BurrDistribution
“指数” 指数分布 ExponentialDistribution
“ExtremeValue” 极端值分布 ExtremeValueDistribution
“伽马” 伽马分布 GammaDistribution
“GeneralizedExtremeValue” 广义极值分布 GeneralizedExtremeValueDistribution
“GeneralizedPareto” 广义帕累托分布 GeneralizedParetoDistribution
“HalfNormal” Half-normal分布 HalfNormalDistribution
“InverseGaussian” 逆高斯分布 InverseGaussianDistribution
“物流” 物流配送 LogisticDistribution
“Loglogistic” Loglogistic分布 LoglogisticDistribution
对数正态的 对数正态分布 LognormalDistribution
多项式的 多项分布 MultinomialDistribution
“Nakagami” Nakagami分布 NakagamiDistribution
“NegativeBinomial” 负二项分布 NegativeBinomialDistribution
“正常” 正态分布 NormalDistribution
“PiecewiseLinear” 分段线性分布 PiecewiseLinearDistribution
“泊松” 泊松分布 PoissonDistribution
“瑞利” 瑞利分布 RayleighDistribution
“Rician” Rician分布 RicianDistribution
“稳定” 稳定分布 StableDistribution
“tLocationScale” tLocation-Scale分布 tLocationScaleDistribution
“三角” 三角形分布 TriangularDistribution
“统一” 均匀分布 UniformDistribution
“威布尔” 威布尔分布 WeibullDistribution

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家

例子:makedist(“正常”、“亩”,10)指定一个带参数的正态分布μ等于10,参数σ等于默认值1。
贝塔分布

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例子:“一个”,3

数据类型:|

例子:“b”,5

数据类型:|

二项分布

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例子:“N”,25岁

数据类型:|

例子:“p”,0.25

数据类型:|

Birnbaum-Saunders分布

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例子:“贝塔”,2

数据类型:|

例子:“伽马”,0

数据类型:|

毛刺分布

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例子:“阿尔法”,2

数据类型:|

例子:“c”2

数据类型:|

例子:“k”5

数据类型:|

指数分布

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例子:“亩”,5

数据类型:|

极端值分布

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

伽马分布

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例子:“一个”,2

数据类型:|

例子:“b”,0

数据类型:|

广义极值分布

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例子:“k”,0

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

例子:“亩”,1

数据类型:|

广义帕累托分布

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例子:“k”,0

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

例子:“θ”,2

数据类型:|

Half-Normal分布

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例子:“亩”,1

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

逆高斯分布

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“λ”4

数据类型:|

物流配送

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“σ”4

数据类型:|

Loglogistic分布

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“σ”4

数据类型:|

对数正态分布

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

多项分布

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结果概率,指定为在[0,1]范围内标量值的向量。概率和为1,对应结果[1,2,…, k)k为概率向量中元素的个数。

例子:' probability ',[0.1 0.2 0.5 0.2]给出结果分别为1、2、3或4的概率。

数据类型:|

Nakagami分布

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例子:“亩”,5

数据类型:|

例子:“ω”,5

数据类型:|

负二项分布

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例子:‘R’,5

数据类型:|

例子:“p”,0.1

数据类型:|

正态分布

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

分段线性分布

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例子:“x”,(1 2 3)

数据类型:|

例子:“外汇”,(0.2 - 0.5 (1)

数据类型:|

泊松分布

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例子:“λ”,5

数据类型:|

瑞利分布

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例子:“b”,3

数据类型:|

Rician分布

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例子:“年代”,0

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

稳定分布

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例子:“阿尔法”,1

数据类型:|

例子:“贝塔”,0.5

数据类型:|

例子:“联欢”,2

数据类型:|

例子:“三角洲”,5

数据类型:|

tLocation-Scale分布

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例子:“亩”,2

数据类型:|

例子:“σ”,2

数据类型:|

例子:“怒”,20

数据类型:|

三角形分布

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例子:“一个”,2

数据类型:|

例子:“b”1

数据类型:|

例子:“c”,5

数据类型:|

均匀分布

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例子:“低”,4

数据类型:|

例子:‘上’,2

数据类型:|

威布尔分布

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例子:“一个”,2

数据类型:|

例子:“b”,5

数据类型:|

输出参数

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概率分布,作为指定类型的概率分布对象返回distname

概率分布的列表makedist可以创建,并返回字符向量的单元格数组。

选择功能

应用程序

分布更健康应用程序打开一个图形用户界面,你可以从工作空间导入数据,并交互式地匹配数据的概率分布。然后,您可以将该分布保存为概率分布对象到工作区中。打开分布钳工应用程序使用distributionFitter,或单击“应用程序”选项卡上的“分发Fitter”。

介绍了R2013a