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正态分布

拟合和计算正态(高斯)分布,生成该分布的随机样本

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

  • 可通过对样本数据进行概率分布拟合或通过指定参数值来创建概率分布对象 NormalDistribution。然后使用对象函数来计算分布、生成随机数等。

  • 使用 Distribution Fitter App 以交互方式处理正态分布。您可以从该 App 中导出对象并使用对象函数。

  • 将分布特定的函数与指定的分布参数结合使用。分布特定的函数可以接受多个正态分布的参数。

  • 将一般分布函数(cdficdfpdfrandom)与指定的分布名称 ('Normal') 和参数结合使用。

要了解正态分布,请参阅正态分布

对象

NormalDistributionNormal probability distribution object

App

Distribution FitterFit probability distributions to data

函数

全部展开

创建 NormalDistribution 对象

makedistCreate probability distribution object
fitdist对数据进行概率分布对象拟合

使用 NormalDistribution 对象

cdf累积分布函数
icdfInverse cumulative distribution function
iqrInterquartile range
meanMean of probability distribution
medianMedian of probability distribution
negloglikNegative loglikelihood of probability distribution
paramciConfidence intervals for probability distribution parameters
pdf概率密度函数
proflikProfile likelihood function for probability distribution
randomRandom numbers
stdStandard deviation of probability distribution
truncateTruncate probability distribution object
varVariance of probability distribution
normcdf正态累积分布函数
normpdf正态概率密度函数
norminvNormal inverse cumulative distribution function
normlikeNormal negative loglikelihood
normstatNormal mean and variance
normfitNormal parameter estimates
normrnd正态随机数
mleMaximum likelihood estimates
mlecovAsymptotic covariance of maximum likelihood estimators
histfit具有分布拟合的直方图
normplotNormal probability plot
normspecNormal density plot shading between specifications
概率分布函数Interactive density and distribution plots
qqplotQuantile-quantile plot
randtoolInteractive random number generation

主题

正态分布

了解正态分布。正态分布是一个双参数(均值和标准差)曲线族。中心极限定理说明,当样本大小趋向无穷大时,任何分布的各独立样本的总和服从正态分布。