中位数

概率分布中位数

描述

例子

m=值(pd返回值m对于概率分布pd

例子

全部收缩

加载样例数据。创建一个包含学生考试成绩数据第一列的向量。

加载examgradesx =等级(:,1);

通过将其拟合到数据来创建正常分发对象。

pd = fitdist(x,'普通的'
PD =正规分布正常分布Mu = 75.0083 [73.4321,76.5846] Sigma = 8.7202 [7.7391,9.98843]

计算拟合分布的中位数。

m =中位数(PD)
m = 75.0083.

对于诸如正常分布的对称分布,中位数等于平均值​​,μ

创建Weibull概率分布对象。

pd = makedist(“威布尔”'一种'5,'B'2)
d =威布尔分布

计算分布的中位数。

m =中位数(PD)
m = 4.1628.

对于偏斜的分布,如威布尔分布,中值和平均值可能不相等。

计算Weibull分布的平均值并将其与中位数进行比较。

平均值=均值(PD)
意味着= 4.4311

分布的平均值大于中值。

绘制PDF以可视化分布。

x = [0:.1:15];pdf = pdf(pd,x);绘图(x,pdf)

输入参数

全部收缩

概率分布,指定为使用以下任一项创建的概率分布对象。

功能或应用程序 描述
制造主义者 使用指定的参数值创建概率分布对象。
Fitdist. 将概率分布对象符合示例数据。
配送钳工 使用交互式distribution Fitter应用程序将概率分布拟合到样本数据,并将拟合对象导出到工作空间。

输出参数

全部收缩

概率分布的中位数,作为标量值返回。的价值m是概率分布的50百分位数。

扩展能力

介绍了R2013a