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Distribuciones continuas

Calcule, ajuste o genere muestras a partir de distribuciones con valores reales

Una distribución de probabilidad continua es aquella en la que la variable aleatoria puede asumir cualquier valor. Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece varias formas de trabajar con distribuciones de probabilidad continuas, incluyendo objetos de distribución de probabilidad, funciones de línea de comandos y apps interactivas. Para obtener más información sobre estas opciones, consulte Working with Probability Distributions.

Categorías

Distribución beta
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución beta
Distribución Birnbaum-Saunders
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución Birnbaum-Saunders
Distribución de Burr tipo XII
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Burr tipo XII
Distribución chi-cuadrado
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución chi-cuadrado
Distribución exponencial
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución exponencial
Distribución de valores extremos
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de valores extremos
Distribución F
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución F
Distribución gamma
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución gamma
Distribución de valores extremos generalizada
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de valores extremos generalizada
Distribución de Pareto generalizada
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Pareto generalizada
Distribución seminormal
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución seminormal
Distribución gaussiana inversa
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución gaussiana inversa
Distribución de kernel
Ajuste una distribución suavizada basada en una función de kernel y evalúe la distribución
Distribución logística
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución logística
Distribución loglogística
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución loglogística
Distribución lognormal
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución lognormal
Distribución loguniforme
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución loguniforme
Distribución de Pearson
Evalúe las funciones de probabilidad de la distribución de Pearson y genere muestras aleatorias
Distribución de Nakagami
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Nakagami
Distribución chi-cuadrado no central
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución chi-cuadrado no central
Distribución F no central
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución F no central
Distribución t no central
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución t no central
Distribución normal
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución normal (gaussiana)
Distribución lineal por tramos
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución lineal por tramos
Distribución de Rayleigh
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Rayleigh
Distribución de Rice
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Rice
Distribución estable
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución estable
Distribución t de Student
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución t de Student
Distribución t de localización y escala
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución t de localización y escala
Distribución triangular
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución triangular
Distribución uniforme (continua)
Evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución uniforme continua
Distribución de Weibull
Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Weibull