fitdist

デ，タへの確率分布オブジェクトの近似

ペ，ジ内をすべて折りたたむ

構文

Pd = fitdist(x,distname)

pd = fitdist(x,distname,Name,Value)

[pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname，'By'，groupvar)

[pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname，'By'，groupvar,Name,Value)

説明

例

pd= fitdist (x，distname）は,distnameで指定された分布を列ベクトルx内のデ，タに近似して，確率分布オブジェクトを作成します。

例

pd= fitdist (x，distname，名称,值）は1つまたは複数の名前と値のペア引数で指定された追加オプションを使用して,確率分布オブジェクトを作成します。たとえば，打切りデタを示すか，反復近似アルゴリズムの制御パラメタを指定できます。

例

［pdca，gn，gl= fitdist(x，distname“通过”,groupvar）は,distnameで指定された分布をグル，プ化変数groupvarに基づいてx内のデ，タに近似して，確率分布オブジェクトを作成します。近似確率分布オブジェクトのcell配列pdca，グルプラベルのcell配列gnおよびグルプ化変数レベルのcell配列glを返します。

例

［pdca，gn，gl= fitdist(x，distname“通过”,groupvar，名称,值）は1つまたは複数の名前と値のペア引数で指定された追加オプションを使用する上記の出力引数を返します。たとえば，打切りデタを示すか，反復近似アルゴリズムの制御パラメタを指定できます。

例

すべて折りたたむ

正規分布をデ，タに近似する

ラ@ @ブスクリプトを開く

標本デ，タを読み込みます。患者の体重デ，タを含むベクトルを作成します。

负载医院x =医院。重量;

正規分布をデ，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 = 154 [148.728, 159.272] sigma = 26.5714 [23.3299, 30.8674]

パラメタ推定の横にある区間は分布パラメタの95%信頼区間です。

分布の確率密度関数をプロットします。

X_values = 50:1:250;Y = pdf(pd,x_values);情节(x_values y“线宽”, 2)

图中包含一个轴。坐标轴包含一个line类型的对象。

カ，ネル分布をデ，タに近似する

ラ@ @ブスクリプトを開く

標本デ，タを読み込みます。患者の体重デ，タを含むベクトルを作成します。

负载医院x =医院。重量;

カ，ネル分布をデ，タに近似することにより，カ，ネル分布オブジェクトを作成します。Epanechnikovカ，ネル関数を使用します。

Pd = fitdist(x，“内核”，“内核”，“epanechnikov”）

pd = KernelDistribution内核= epanechnikov带宽= 14.3792支持=无界金宝app

分布の確率密度関数をプロットします。

X_values = 50:1:250;Y = pdf(pd,x_values);情节(x_values, y)

图中包含一个轴。坐标轴包含一个line类型的对象。

正規分布をグル，プ化されたデ，タに近似する

ラ@ @ブスクリプトを開く

標本デ，タを読み込みます。患者の体重デ，タを含むベクトルを作成します。

负载医院x =医院。重量;

正規分布をデータに近似することにより,患者の性別でグループ化された,正規分布オブジェクトを作成します。

性别=医院。[pdca,gn,gl] = fitdist(x，“正常”，“通过”、性别)

pdca =1×2单元格数组{1 x1概率。NormalDistribution} {1x1问题。NormalDistribution}

gn =2 x1细胞{'女'}{'男'}

gl =2 x1细胞{'女'}{'男'}

细胞配列pdcaには，各性別グル:プに1:。细胞配列gnには，2のグル。细胞配列glには，2のグル。

细胞配列pdcaの各分布を表示して，平均値μと患者の性別でグル，プ化された標準偏差σを比較します。

女性= pdca{1}%女性分布

正态分布mu = 130.472 [128.183, 132.76] sigma = 8.30339 [6.96947, 10.2736]

男性= pdca{2}男性百分比分布

正态分布mu = 180.532 [177.833, 183.231] sigma = 9.19322 [7.63933, 11.5466]

分布ごとに確率密度関数を計算します。

X_values = 50:1:250;Femalepdf = pdf(female,x_values);Malepdf = pdf(male,x_values);

性別の体重分布を視覚的に比較するために確率密度関数をプロットします。

图绘制(x_values femalepdf,“线宽”, 2)在情节(x_values malepdf,“颜色”，“r”，“线型”，“:”，“线宽”2)传说(gn,“位置”，“东北”)举行从

图中包含一个轴。坐标轴包含2个line类型的对象。这些物体代表女性，男性。

カ，ネル分布をグル，プ化されたデ，タにあてはめる

ラ@ @ブスクリプトを開く

標本デ，タを読み込みます。患者の体重デ，タを含むベクトルを作成します。

负载医院x =医院。重量;

カーネル分布をデータに近似することにより,患者の性別でグループ化された,カーネル分布オブジェクトを作成します。三角カ，ネル関数を使用します。

性别=医院。[pdca,gn,gl] = fitdist(x，“内核”，“通过”、性别、“内核”，“三角形”）;

细胞配列pdcaの各分布を表示して，各性別のカ，ネル分布を確認します。

女性= pdca{1}%女性分布

female = KernelDistribution内核= triangle带宽= 4.25894 Support = unbou金宝appnded

男性= pdca{2}男性百分比分布

male = KernelDistribution内核= triangle带宽= 5.08961 Support = unbou金宝appnded

分布ごとに確率密度関数を計算します。

X_values = 50:1:250;Femalepdf = pdf(female,x_values);Malepdf = pdf(male,x_values);

性別の体重分布を視覚的に比較するために確率密度関数をプロットします。

图绘制(x_values femalepdf,“线宽”, 2)在情节(x_values malepdf,“颜色”，“r”，“线型”，“:”，“线宽”2)传说(gn,“位置”，“东北”)举行从

图中包含一个轴。坐标轴包含2个line类型的对象。这些物体代表女性，男性。

入力引数

すべて折りたたむ

`x`- - - - - -入力デ，タ
列ベクトル

列ベクトルとして指定される入力デ，タ。fitdistはx内の南値を無視します。また，打ち切りベクトルまたは頻度ベクトルに南値が含まれている場合，fitdistはx内の対応する値を無視します。

デ，タ型:双

`distname`- - - - - -分布名
文字ベクトル|字符串スカラ

分布名。以下のいずれかの文字ベクトルまたは字符串スカラ，を指定します。distnameで指定された分布により，返される確率分布オブジェクトのタ。

分布名	説明	分布オブジェクト
`“β”`	ベ，タ分布	`BetaDistribution`
`“二”`	二項分布	`BinomialDistribution`
`“BirnbaumSaunders”`	バ，ンバウム，サンダ，ス分布	`BirnbaumSaundersDistribution`
`“毛刺”`	ブ，ル分布	`BurrDistribution`
`“指数”`	指数分布	`ExponentialDistribution`
`“ExtremeValue”`	極値分布	`ExtremeValueDistribution`
`“伽马”`	ガンマ分布	`GammaDistribution`
`“GeneralizedExtremeValue”`	一般化極値分布	`GeneralizedExtremeValueDistribution`
`“GeneralizedPareto”`	一般化パレ，ト分布	`GeneralizedParetoDistribution`
`“HalfNormal”`	半正規分布	`HalfNormalDistribution`
`“InverseGaussian”`	逆ガウス分布	`InverseGaussianDistribution`
`“内核”`	カ，ネル分布	`KernelDistribution`
`“物流”`	ロジスティック分布	`LogisticDistribution`
`“Loglogistic”`	対数ロジスティック分布	`LoglogisticDistribution`
`对数正态的`	対数正規分布	`LognormalDistribution`
`“Nakagami”`	仲上分布	`NakagamiDistribution`
`“NegativeBinomial”`	負の二項分布	`NegativeBinomialDistribution`
`“正常”`	正規分布	`NormalDistribution`
`“泊松”`	ポアソン分布	`PoissonDistribution`
`“瑞利”`	レ▪▪リ▪▪分布	`RayleighDistribution`
`“Rician”`	ラ@ @ス分布	`RicianDistribution`
`“稳定”`	安定分布	`StableDistribution`
`“tLocationScale”`	T位置-スケル分布	`tLocationScaleDistribution`
`“威布尔”`	ワ@ @ブル分布	`WeibullDistribution`

`groupvar`- - - - - -グル，プ化変数
分类配列|逻辑ベクトルまたは数値ベクトル|文字配列|字符串配列|文字ベクトルのcell配列

グル，プ化変数。绝对配列、逻辑ベクトル,数値ベクトル,文字配列,字符串配列,または文字ベクトルの细胞配列を指定します。グルプ化変数内の各一意の値が1のグルプを定義します。

性别が文字ベクトルのcell配列であり，“男”および“女”という値が格納されている場合，性别をグル，プ化変数として使用すると，性別で分布をデ，タにあてはめることができます。

複数のグル，プ化変数を使用するには，グル，プ化変数のcell配列を指定します。観測値は、指定されたすべてのグル、プ化変数の共通の値をも、同じグル、プに配置されます。

たとえば，吸烟者は，非喫煙者の値が0，喫煙者の値が1の逻辑ベクトルである場合，{性别、吸烟}というcell配列を指定すると，観測値は次の4のグルプに分割されます。男性吸烟者，男性不吸烟者，女性吸烟者および女性不吸烟者。

例:{性别、吸烟}

デ，タ型:分类|逻辑|单|双|字符|字符串|细胞

名前と値のペアの引数

オプションの名称,值引数のコンマ区切りペアを指定します。名字は引数名で，价值は対応する値です。名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように，複数の名前と値のペアの引数を，任意の順番で指定できます。

例:fitdist (x,“仁”,“仁”,“三角形”)は，三角カ，ネル関数を使用してカ，ネル分布オブジェクトをx内のデ，タに近似します。

`审查`- - - - - -打切りデタの論理フラグ
`0`(既定値) |論理値のベクトル

打切りデタの論理フラグ。“审查”と，入力ベクトルxと同じサ@ @ズの論理値のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアで指定します。x内の対応する要素が右側打切り観測値である場合，この値は1になります。対応する要素が正確な観測値である場合は0になります。既定値は0のベクトルで，すべての観測値が正確であることを示します。

fitdistは，この打切りベクトルのどの南値も無視します。また，xまたは頻度ベクトルに南値が含まれている場合，fitdistは打切りベクトル内の対応する値を無視します。

この引数は，distnameが“BirnbaumSaunders”、“毛刺”、“指数”、“ExtremeValue”、“伽马”、“InverseGaussian”、“内核”、“物流”、“Loglogistic”、对数正态的、“Nakagami”、“正常”、“Rician”、“tLocationScale”または“威布尔”である場合のみ有効です。

デ，タ型:逻辑

`频率`- - - - - -観測頻度
`1`(既定値) |非負の整数値のベクトル

観測の頻度。“频率”と，入力ベクトルxと同じサ@ @ズの非負の整数値のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアで指定します。頻度ベクトルの各要素は，xの対応する要素の頻度を指定します。既定値は1のベクトルで，xの各値が一度しか現れないことを示します。

fitdistは，この頻度ベクトルの南値をすべて無視します。また，xまたは打切りベクトルに南値が含まれている場合，fitdistは頻度ベクトル内の対応する値を無視します。

デ，タ型:单|双

`选项`- - - - - -制御パラメタ
構造体

反復近似アルゴリズムの制御パラメタ。“选项”と,statsetを使用して作成する構造体で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

デ，タ型:结构体

`NTrials`- - - - - -試行回数
正の整数値

二項分布の試行回数。“NTrials”と正の整数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。このオプションを使用するには，distnameを“二”として指定しなければなりません。

デ，タ型:单|双

`θ`- - - - - -しきい値パラメタ
`0`(既定値) |スカラ，値

一般化パレト分布のしきい値パラメタ。“θ”とスカラ，値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。このオプションを使用するには，distnameを“GeneralizedPareto”として指定しなければなりません。

デ，タ型:单|双

`μ`- - - - - -位置パラメタ
0(既定値) |スカラ，値

半正規分布の位置パラメタ。“亩”とスカラ，値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。このオプションを使用するには，distnameを“HalfNormal”として指定しなければなりません。

デ，タ型:单|双

`内核`- - - - - -カネル平滑化のタプ
`“正常”`(既定値) |`“盒子”`|`“三角形”`|`“epanechnikov”`

カネル平滑化のタプ。“内核”と，以下のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

“正常”
“盒子”
“三角形”
“epanechnikov”

このオプションを使用するには，distnameを“内核”として指定しなければなりません。

`金宝app`- - - - - -カ，ネル密度のサポ，ト
`“无限”`(既定値) |`“积极”`|2要素ベクトル

カ，ネル密度のサポ，ト。“金宝app支持”と“无限”、“积极”，または2要素ベクトルから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

`“无限”`	密度は，実数直線全体に拡張できます。
`“积极”`	密度は正の値に制限されます。

または，密度のサポ，トのために，有限の下限および上限を指定する2要素ベクトルを指定できます。

このオプションを使用するには，distnameを“内核”として指定しなければなりません。

デ，タ型:单|双|字符|字符串

`宽度`- - - - - -カ，ネル平滑化ウィンドウの帯域幅
スカラ，値

カ，ネル平滑化ウィンドウの帯域幅。“宽度”とスカラ，値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。fitdistで使用される既定値は,正規分布の密度を推定するのに最適ですが,複数の最頻値のような特徴量を示すものには,より小さい値を選択してもかまいません。このオプションを使用するには，distnameを“内核”として指定しなければなりません。

デ，タ型:单|双

出力引数

すべて折りたたむ

`pd`-確率分布
確率分布オブジェクト

確率分布。確率分布オブジェクトとして返されます。distnameで指定された分布で，返される確率分布オブジェクトのクラスタ。distname値および対応する確率分布オブジェクトのリストにいては，distnameを参照してください。

`pdca`-確率分布オブジェクト
细胞配列

distnameで指定されるタ@ @プの確率分布オブジェクト。细胞配列として返されます。distname値および対応する確率分布オブジェクトのリストにいては，distnameを参照してください。

`gn`—グルプラベル
文字ベクトルのcell配列

グル，プラベル。文字ベクトルの cell 配列として返されます。

`gl`—グルプ化変数レベル
文字ベクトルのcell配列

グル，プ化変数レベル。各グループ化変数に対して1つずつの列が含まれている文字ベクトルの细胞配列として返されます。

アルゴリズム

関数fitdistは，最尤推定法を使用してほとんどの分布を近似します。2 .。

打ち切りされていない正規分布の場合,σパラメーターの推定値は,分散の不偏推定の平方根です。
打ち切りされていない対数正規分布の場合,σパラメーターの推定値は,データの対数の分散の不偏推定の平方根です。

代替機能

アプリケ，ション

分布更健康アプリは,ワークスペースからデータをインポートするためのグラフィカルユーザーインターフェイスを開き,そのデータに確率分布を対話的にあてはめます。その後，分布を確率分布オブジェクトとしてワ，クスペ，スに保存できます。分布钳工アプリを開くには，distributionFitterを使用するか，[アプリ]タブの[分配钳工]をクリックします。

参照

[1]约翰逊，N. L.， S. Kotz, N. Balakrishnan。连续单变量分布。第1卷，霍博肯，新泽西州:Wiley-Interscience, 1993。

[2]约翰逊，N. L.， S. Kotz, N. Balakrishnan。连续单变量分布。卷2，霍博肯，新泽西州:Wiley-Interscience, 1994。

[3]鲍曼，a.w.和A.阿扎里尼。平滑技术在数据分析中的应用。纽约:牛津大学出版社，1997年。

拡張機能

C/ c++コ，ド生成
MATLAB®Coder™を使用してCおよびc++コドを生成します。

使用上の注意事項および制限事項:

以下の構文がサポ，トされます。
```
pd= fitdist (x，distname）pd= fitdist (x，distname，名称,值）
```
コ，ド生成では，グル，プ化変数“通过”,groupvarと関連する出力引数pdca、gn、glを含む構文がサポ，トされません。
fitdistは,ベータ分布,指数分布,極値分布,対数正規分布,正規分布およびワイブル分布のコード生成をサポートします。
- distnameの値は“β”、“指数”、“ExtremeValue”、对数正态的、“正常”または“威布尔”が可能です。
- distnameの値はコンパ@ @ル時の定数でなければなりません。
x、“审查”および“频率”の値に南の値を含めてはなりません。
コ，ド生成はベ，タ分布の“频率”の値を無視します。必要な度数がxの値に設定されるように，“频率”の値を指定せずに，重複する値を手動でxに追加します。
コ，ド生成では次の入力引数がサポ，トされません。groupvar、NTrials、θ、μ、内核、金宝appおよび宽度。
名前と値のペアの引数に含まれる名前はコンパ@ @ル時の定数でなければなりません。
pdの次のオブジェクト関数はコ，ド生成をサポ，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。

コド生成の詳細にいては，コ，ド生成の紹介および確率分布オブジェクトのコ，ドの生成を参照してください。

参考

makedist|distributionFitter|paramci|histfit|大中型企业

トピック

R2009aで導入

fitdist

構文

説明

例

正規分布をデ，タに近似する

カ，ネル分布をデ，タに近似する

正規分布をグル，プ化されたデ，タに近似する

カ，ネル分布をグル，プ化されたデ，タにあてはめる

入力引数

`x`- - - - - -入力デ，タ
列ベクトル

`distname`- - - - - -分布名
文字ベクトル|字符串スカラ

`groupvar`- - - - - -グル，プ化変数
分类配列|逻辑ベクトルまたは数値ベクトル|文字配列|字符串配列|文字ベクトルのcell配列

名前と値のペアの引数

`审查`- - - - - -打切りデタの論理フラグ
`0`(既定値) |論理値のベクトル

`频率`- - - - - -観測頻度
`1`(既定値) |非負の整数値のベクトル

`选项`- - - - - -制御パラメタ
構造体

`NTrials`- - - - - -試行回数
正の整数値

`θ`- - - - - -しきい値パラメタ
`0`(既定値) |スカラ，値

`μ`- - - - - -位置パラメタ
0(既定値) |スカラ，値

`内核`- - - - - -カネル平滑化のタプ
`“正常”`(既定値) |`“盒子”`|`“三角形”`|`“epanechnikov”`

`金宝app`- - - - - -カ，ネル密度のサポ，ト
`“无限”`(既定値) |`“积极”`|2要素ベクトル

`宽度`- - - - - -カ，ネル平滑化ウィンドウの帯域幅
スカラ，値

出力引数

`pd`-確率分布
確率分布オブジェクト

`pdca`-確率分布オブジェクト
细胞配列

`gn`—グルプラベル
文字ベクトルのcell配列

`gl`—グルプ化変数レベル
文字ベクトルのcell配列

アルゴリズム

代替機能

アプリケ，ション

参照

拡張機能

C/ c++コ，ド生成
MATLAB®Coder™を使用してCおよびc++コドを生成します。

参考

トピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテ，ション

サポト

機械学習をマスタする:matlabステップ·バステップガド

fitdist

構文

説明

例

正規分布をデ，タに近似する

カ，ネル分布をデ，タに近似する

正規分布をグル，プ化されたデ，タに近似する

カ，ネル分布をグル，プ化されたデ，タにあてはめる

入力引数

x- - - - - -入力デ，タ列ベクトル

distname- - - - - -分布名文字ベクトル|字符串スカラ

groupvar- - - - - -グル，プ化変数分类配列|逻辑ベクトルまたは数値ベクトル|文字配列|字符串配列|文字ベクトルのcell配列

名前と値のペアの引数

审查- - - - - -打切りデタの論理フラグ0(既定値) |論理値のベクトル

频率- - - - - -観測頻度1(既定値) |非負の整数値のベクトル

选项- - - - - -制御パラメタ構造体

NTrials- - - - - -試行回数正の整数値

θ- - - - - -しきい値パラメタ0(既定値) |スカラ，値

μ- - - - - -位置パラメタ0(既定値) |スカラ，値

内核- - - - - -カネル平滑化のタプ“正常”(既定値) |“盒子”|“三角形”|“epanechnikov”

金宝app- - - - - -カ，ネル密度のサポ，ト“无限”(既定値) |“积极”|2要素ベクトル

宽度- - - - - -カ，ネル平滑化ウィンドウの帯域幅スカラ，値

出力引数

pd-確率分布確率分布オブジェクト

pdca-確率分布オブジェクト细胞配列

gn—グルプラベル文字ベクトルのcell配列

gl—グルプ化変数レベル文字ベクトルのcell配列

アルゴリズム

代替機能

アプリケ，ション

参照

拡張機能

C/ c++コ，ド生成MATLAB®Coder™を使用してCおよびc++コドを生成します。

参考

トピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテ，ション

サポト

機械学習をマスタする:matlabステップ·バステップガド

`x`- - - - - -入力デ，タ
列ベクトル

`distname`- - - - - -分布名
文字ベクトル|字符串スカラ

`groupvar`- - - - - -グル，プ化変数
分类配列|逻辑ベクトルまたは数値ベクトル|文字配列|字符串配列|文字ベクトルのcell配列

`审查`- - - - - -打切りデタの論理フラグ
`0`(既定値) |論理値のベクトル

`频率`- - - - - -観測頻度
`1`(既定値) |非負の整数値のベクトル

`选项`- - - - - -制御パラメタ
構造体

`NTrials`- - - - - -試行回数
正の整数値

`θ`- - - - - -しきい値パラメタ
`0`(既定値) |スカラ，値

`μ`- - - - - -位置パラメタ
0(既定値) |スカラ，値

`内核`- - - - - -カネル平滑化のタプ
`“正常”`(既定値) |`“盒子”`|`“三角形”`|`“epanechnikov”`

`金宝app`- - - - - -カ，ネル密度のサポ，ト
`“无限”`(既定値) |`“积极”`|2要素ベクトル

`宽度`- - - - - -カ，ネル平滑化ウィンドウの帯域幅
スカラ，値

`pd`-確率分布
確率分布オブジェクト

`pdca`-確率分布オブジェクト
细胞配列

`gn`—グルプラベル
文字ベクトルのcell配列

`gl`—グルプ化変数レベル
文字ベクトルのcell配列

C/ c++コ，ド生成
MATLAB®Coder™を使用してCおよびc++コドを生成します。