var

概率分布的方差

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v = var (pd)

描述

例子

v= var (pd)回报的方差v的概率分布pd。

例子

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方差的分布

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个向量包含学生考试成绩的第一列数据。

负载examgradesx =成绩(:1);

对象的数据符合正态分布。

pd = fitdist (x,“正常”)

pd = NormalDistribution正态分布μ= 75.0083[73.4321,76.5846]σ= 8.7202 (7.7391,9.98843)

计算拟合分布的方差。

v = var (pd)

v = 76.0419

正态分布,方差等于参数的平方σ。

偏态分布的方差

打开生活的脚本

创建一个威布尔概率分布对象。

pd = makedist (“威布尔”,“一个”5,“B”,2)

pd = WeibullDistribution威布尔分布= 5 B = 2

计算分布的方差。

v = var (pd)

v = 5.3650

三角分布的方差

打开生活的脚本

创建一个三角形分布对象。

pd = makedist (“三角”,“一个”3,“B”,1“C”3)

pd = TriangularDistribution = 3, B = 1, C = 3

计算分布的方差。

v = var (pd)

v = 1.5556

一个内核分布的方差

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个向量包含学生考试成绩的第一列数据。

负载examgrades;x =成绩(:1);

适合一个内核分配对象的数据。

pd = fitdist (x,“内核”)

pd = KernelDistribution内核=正常带宽= 3.61677 =无限的支持金宝app

计算拟合分布的方差。

v = var (pd)

v = 88.4893

输入参数

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`pd`- - - - - -概率分布
概率分布对象

概率分布的概率分布,指定为一个对象在下表中。

分布对象	概率分布函数或程序用于创建对象
`BetaDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`BinomialDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`BirnbaumSaundersDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`BurrDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`ExponentialDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`ExtremeValueDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`GammaDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`GeneralizedExtremeValueDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`GeneralizedParetoDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`HalfNormalDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`InverseGaussianDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`KernelDistribution`	`fitdist`,分布更健康
`LogisticDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`LoglogisticDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`LognormalDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`LoguniformDistribution`	`makedist`
`MultinomialDistribution`	`makedist`
`NakagamiDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`NegativeBinomialDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`NormalDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`PiecewiseLinearDistribution`	`makedist`
`PoissonDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`RayleighDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`RicianDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`StableDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`tLocationScaleDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康
`TriangularDistribution`	`makedist`
`UniformDistribution`	`makedist`
`WeibullDistribution`	`makedist`,`fitdist`,分布更健康