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概率分布

数据频数模型、随机样本生成、参数估计

对样本数据进行概率分布拟合，计算 pdf 和 cdf 等概率函数，计算均值和中值等汇总统计量，可视化样本数据，生成随机数等。使用概率分布对象、命令行函数或交互式 App 来处理概率分布。有关每个选项的详细信息，请参阅Working with Probability Distributions。

概率分布基础知识

特色示例

曲线拟合和分布拟合

曲线拟合和分布拟合

执行曲线拟合和分布拟合，并了解每种方法适用的情况。

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使用 copula 仿真相关随机变量

使用 copula 仿真相关随机变量

此示例说明当变量之间存在复杂关系时，或者当各个变量来自不同分布时，如何使用 copula 从多元分布中生成数据。

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Fitting a Univariate Distribution Using Cumulative Probabilities

Fitting a Univariate Distribution Using Cumulative Probabilities

Fit univariate distributions using least squares estimates of the cumulative distribution functions. This is a generally-applicable method that can be useful in cases when maximum likelihood fails, for instance some models that include a threshold parameter.

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Fit Custom Distributions

Fit Custom Distributions

Fit a custom distribution to univariate data by using the mle function.

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Avoid Numerical Issues When Fitting Custom Distributions

Avoid Numerical Issues When Fitting Custom Distributions

Use advanced techniques with the mle function to avoid numerical issues when fitting a custom distribution. Specifically, you learn how to:

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Statistics and Machine Learning Toolbox 文档

支持

Mastering Machine Learning: A Step-by-Step Guide with MATLAB

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