主要内容

对数正态分布

拟合,评估,从对数正态分布产生随机样本

Statistics and Machine Learning Toolbox™提供了几种处理对数正态分布的方法。

  • 创建一个概率分布对象LognormalDistribution通过拟合样本数据的概率分布或指定参数值。然后,使用对象函数来评估分布,生成随机数,等等。

  • 交互地使用对数正态分布分布更健康您可以从应用程序中导出对象并使用对象函数。

  • 使用具有指定分布参数的特定分布函数。分布特定的函数可以接受多个对数正态分布的参数。

  • 使用通用分布函数(提供,icdf,pdf,随机),并使用指定的发行版名称(对数正态的)和参数。

要了解对数正态分布,请参阅对数正态分布

对象

LognormalDistribution 对数正态概率分布对象

应用程序

分布更健康 拟合概率分布到数据
概率分布函数 交互密度和分布图

功能

全部展开

创建LognormalDistribution对象

makedist 创建概率分布对象
fitdist 拟合概率分布对象与数据

一起工作LognormalDistribution对象

提供 累积分布函数
收集 收集的属性统计和机器学习工具箱对象从GPU
icdf 逆累积分布函数
位差 四分位范围
的意思是 概率分布均值
中位数 概率分布中值
negloglik 概率分布的负对数似然
paramci 概率分布参数的置信区间
pdf 概率密度函数
proflik 概率分布的轮廓似然函数
随机 随机数
性病 概率分布的标准差
截断 截断概率分布对象
var 概率分布方差
logncdf 对数正态累积分布函数
lognpdf 对数正态概率密度函数
logninv 对数正态逆累积分布函数
lognlike 对数正态- loglikelihood
lognstat 对数正态平均数和方差
lognfit 对数正态参数估计
lognrnd 对数正态随机数
大中型企业 最大似然估计
mlecov 极大似然估计量的渐近协方差
randtool 交互随机数生成

主题

对数正态分布

对数正态分布是对数服从正态分布的概率分布。