mean
概率分布的均值
说明
示例
拟合分布的均值
加载样本数据。创建包含学生考试成绩数据的第一列的向量。
load examgrades
x = grades(:,1);
通过对数据进行正态分布拟合来创建正态分布对象。
pd = fitdist(x,'Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]
分布对象的输出包括均值 (mu
) 和标准差 (sigma
) 的参数估计值,以及每个参数的 95% 置信区间。
计算拟合分布的均值。
m = mean(pd)
m = 75.0083
正态分布的均值不等于参数 mu
。
偏态分布的均值
创建威布尔概率分布对象。
pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)
pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 5 B = 2
计算分布的均值。
mean = mean(pd)
mean = 4.4311
均匀分布的均值
创建均匀分布对象。
pd = makedist('Uniform','lower',-3,'upper',5)
pd = UniformDistribution Uniform distribution Lower = -3 Upper = 5
计算分布的均值。
m = mean(pd)
m = 1
核分布的均值
加载样本数据。通过对每加仑英里数 (MPG
) 数据进行核分布拟合来创建一个概率分布对象。
load carsmall; pd = fitdist(MPG,'Kernel')
pd = KernelDistribution Kernel = normal Bandwidth = 4.11428 Support = unbounded
计算分布的均值。
mean(pd)
ans = 23.7181
输入参数
pd
— 概率分布
概率分布对象
概率分布,指定为下表中的概率分布对象之一。
输出参量
m
— 均值
标量值
概率分布的均值,以标量值形式返回。
扩展功能
C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。
用法说明和限制:
输入参量
pd
可以是 beta、指数、极值、对数正态、正态和威布尔分布的拟合概率分布对象。通过对来自fitdist
函数的样本数据进行概率分布拟合,创建pd
。有关示例,请参阅Code Generation for Probability Distribution Objects。
有关代码生成的详细信息,请参阅 Introduction to Code Generation 和 General Code Generation Workflow。
GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。
此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息,请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。
版本历史记录
在 R2013a 中推出
MATLAB 命令
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