調査と可視化
分布関数のプロット、対話形式での分布の近似、プロットの作成、乱数の生成
対話的に確率分布を標本データに当てはめ、確率分布オブジェクトを MATLAB®のワークスペースにエクスポートするには、Distribution Fitter アプリを使用します。データの範囲を調べ、外れ値の可能性がある値を識別するには、箱ひげ図と分位数-分位数プロットを使用します。分布全体を可視化するには、近似させた正規密度関数の線をヒストグラムとともにプロットします。正規分布やワイブル分布など特定の分布をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを評価するには、確率プロットを使用します。パラメトリック分布では標本データを適切に記述できない場合は、標本データに基づいて経験累積分布関数を計算およびプロットします。または、カーネル平滑化関数を使用して cdf を推定します。
アプリ
| Distribution Fitter | 確率分布でデータを近似 |
| 確率分布関数 | 対話による密度および分布のプロット |
関数
トピック
- Distribution Fitter アプリを使用したデータのモデリング
Distribution Fitter アプリを使用すると、視覚的かつ対話的な方法で一変量分布をデータにあてはめることができます。
- Distribution Fitter アプリによる分布のあてはめ
Distribution Fitter アプリを使用して対話的に確率分布をデータにあてはめます。
- Distribution Fitter アプリの使用によるカスタム分布の定義
Distribution Fitter アプリを使用してカスタム分布を定義することにより、Statistics and Machine Learning Toolbox™ でサポートされていない分布をあてはめます。
- 分布プロット
標本データの経験的分布と指定した分布を視覚的に比較します。
- ノンパラメトリックな経験的確率分布
確率密度関数または累積分布関数を標本データから推定します。
- グループ化変数
グループ化変数は観測値のグループ化または分類に使用されるユーティリティ変数です。
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