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makedist

Crear objeto de distribución de probabilidad

Sintaxis

pd = makedist(distname)

pd = makedist(distname,Name,Value)

list = makedist

makedist -reset

Descripción

pd = makedist(distname) crea un objeto de distribución de probabilidad para la distribución, utilizando los valores de parámetro predeterminados.distname

pd = makedist(distname,Name,Value) crea un objeto de distribución de probabilidad con uno o más valores de parámetro de distribución especificados por los argumentos de par nombre-valor.

list = makedist Devuelve una matriz de celdas que contiene una lista de las distribuciones de probabilidad que se pueden crear.listmakedist

makedist -reset restablece la lista de distribuciones mediante la búsqueda de la ruta de acceso de los archivos contenidos en un paquete denominado e implementando clases derivadas de.probProbabilityDistribution Utilice esta sintaxis después de definir una función de distribución personalizada. Para obtener más información, consulte.Definir distribuciones personalizadas mediante la aplicación de Fitter de distribución

Ejemplos

Cree un objeto de distribución normal

Cree un objeto de distribución normal utilizando los valores de parámetro predeterminados.

pd = makedist('Normal')

pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 0     sigma = 1  

Calcule el rango intercuartil de la distribución.

r = iqr(pd)

r = 1.3490 

Cree un objeto de distribución gamma

Cree un objeto de distribución gamma utilizando los valores de parámetro predeterminados.

pd = makedist('Gamma')

pd =    GammaDistribution    Gamma distribution     a = 1     b = 1  

Calcule la media de la distribución gamma.

mean = mean(pd)

mean = 1 

Especificar parámetros para un objeto de distribución normal

Cree un objeto de distribución normal con valores de parámetro y.mu = 75sigma = 10

pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10)

pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 75     sigma = 10  

Especifique parámetros para un objeto de distribución gamma

Cree un objeto de distribución gamma con el valor de parámetro y el valor predeterminado.a = 3b = 1

pd = makedist('Gamma','a',3)

pd =    GammaDistribution    Gamma distribution     a = 3     b = 1  

Argumentos de entrada

distname — Nombre de distribución

Vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de distribución, especificado como uno de los siguientes vectores de caracteres o escalares de cadena. La distribución especificada determina el tipo del objeto de distribución de probabilidad devuelto.distname

Nombre de distribución	Descripción	Objeto de distribución
'Beta'	La distribución beta	BetaDistribution
'Binomial'	Distribución binomial	BinomialDistribution
'BirnbaumSaunders'	La distribución de Birnbaum-Saunders	BirnbaumSaundersDistribution
'Burr'	La distribución de Burr	BurrDistribution
'Exponential'	Distribución exponencial	ExponentialDistribution
'ExtremeValue'	La distribución de valor extremo	ExtremeValueDistribution
'Gamma'	Distribución gamma	GammaDistribution
'GeneralizedExtremeValue'	Distribución de valor extremo generalizado	GeneralizedExtremeValueDistribution
'GeneralizedPareto'	La distribución generalizada de Pareto	GeneralizedParetoDistribution
'HalfNormal'	Distribución media-normal	HalfNormalDistribution
'InverseGaussian'	La distribución gaussiana inversa	InverseGaussianDistribution
'Logistic'	La distribución logística	LogisticDistribution
'Loglogistic'	La distribución loglogística	LoglogisticDistribution
'Lognormal'	La distribución lognormal	LognormalDistribution
'Multinomial'	La distribución multinomial	MultinomialDistribution
'Nakagami'	La distribución de Nakagami	NakagamiDistribution
'NegativeBinomial'	Distribución binomial negativa	NegativeBinomialDistribution
'Normal'	La distribución normal	NormalDistribution
'PiecewiseLinear'	La distribución lineal por etapas	PiecewiseLinearDistribution
'Poisson'	La distribución de Poisson	PoissonDistribution
'Rayleigh'	La distribución de Rayleigh	RayleighDistribution
'Rician'	Distribución de Rician	RicianDistribution
'Stable'	Distribución estable	StableDistribution
'tLocationScale'	Distribución de escala de ubicaciónt	tLocationScaleDistribution
'Triangular'	La distribución triangular	TriangularDistribution
'Uniform'	Distribución uniforme	UniformDistribution
'Weibull'	La distribución de Weibull	WeibullDistribution

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: especifica una distribución normal con un parámetro igual a 10, y un parámetro igual al valor predeterminado de 1.makedist('Normal','mu',10)musigma

Distribución beta

'a' — Primer parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'a',3

Tipos de datos: single | double

'b' — Segundo parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'b',5

Tipos de datos: single | double

Distribución binomial

'N' — Número de ensayos

1 (predeterminado) | valor entero positivo

Ejemplo: 'N',25

Tipos de datos: single | double

'p' — Probabilidad de éxito

0.5 (predeterminado) | valor escalar en el intervalo [0, 1]

Ejemplo: 'p',0.25

Tipos de datos: single | double

Birnbaum-Saunders Distribution

'beta' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'beta',2

Tipos de datos: single | double

'gamma' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'gamma',0

Tipos de datos: single | double

Distribución de Burr

'alpha' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'alpha',2

Tipos de datos: single | double

'c' — Primer parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'c',2

Tipos de datos: single | double

'k' — Segundo parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'k',5

Tipos de datos: single | double

Distribución exponencial

'mu' — El parámetro medio

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'mu',5

Tipos de datos: single | double

Distribución de valor extremo

'mu' — Parámetro de ubicación

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',-2

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución gamma

'a' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'a',2

Tipos de datos: single | double

'b' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'b',0

Tipos de datos: single | double

Distribución de valor extremo generalizado

'k' — Parámetro Shape

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'k',0

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

'mu' — Parámetro de ubicación

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',1

Tipos de datos: single | double

La distribución generalizada de Pareto

'k' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'k',0

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

'theta' — Parámetro de ubicación

1 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'theta',2

Tipos de datos: single | double

Half – distribución normal

'mu' — Parámetro de ubicación

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',1

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución gaussiana inversa

'mu' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

'lambda' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'lambda',4

Tipos de datos: single | double

Distribución logística

'mu' — Decir

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',4

Tipos de datos: single | double

La distribución loglogística

'mu' — La media de valores logarítmicos

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala de valores logarítmicos

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',4

Tipos de datos: single | double

Distribución Lognormal

'mu' — La media de valores logarítmicos

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Desviación estándar de valores logarítmicos

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución multinomial

'probabilities' — Las probabilidades de resultado

[0.500 0.500] (predeterminado) | Vector de valores escalares en el intervalo [0,1]

Probabilidades de resultado, especificadas como un vector de valores escalares en el intervalo [0,1]. Las probabilidades suman 1 y corresponden a los resultados [1, 2,..., k], donde está el número de elementos en el vector de probabilidades.k

Ejemplo: da las probabilidades de que el resultado sea 1, 2, 3 o 4, respectivamente.'probabilities',[0.1 0.2 0.5 0.2]

Tipos de datos: single | double

Nakagami Distribution

'mu' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'mu',5

Tipos de datos: single | double

'omega' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'omega',5

Tipos de datos: single | double

Distribución binomial negativa

'R' — Número de éxitos

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'R',5

Tipos de datos: single | double

'p' — Probabilidad de éxito

0.5 (predeterminado) | valor escalar en el rango (0,1]

Ejemplo: 'p',0.1

Tipos de datos: single | double

Distribución normal

'mu' — Decir

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

'sigma' — La desviación estándar

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución lineal a destalonado

'x' — Los valores de datos

1 (predeterminado) | Vector monótona creciente de valores escalares

Ejemplo: 'x',[1 2 3]

Tipos de datos: single | double

'Fx' — valores CDF

1 (predeterminado) | vector que aumenta monótona de valores escalares que empiezan en 0 y terminan en 1

Ejemplo: 'Fx',[0.2 0.5 1]

Tipos de datos: single | double

Distribución de Poisson

'lambda' — Decir

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 'lambda',5

Tipos de datos: single | double

Rayleigh Distribution

'b' — Definir el parámetro

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'b',3

Tipos de datos: single | double

Distribución de Rician

's' — Parámetro de no centralidad

1 (predeterminado) | valor escalar no negativo

Ejemplo: 's',0

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución estable

'alpha' — Primer parámetro de forma

2 (predeterminado) | valor escalar en el rango (0, 2]

Ejemplo: 'alpha',1

Tipos de datos: single | double

'beta' — Segundo parámetro de forma

0 (predeterminado) | valor escalar en el rango [-1, 1]

Ejemplo: 'beta',0.5

Tipos de datos: single | double

'gam' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar en el intervalo (0, ∞)

Ejemplo: 'gam',2

Tipos de datos: single | double

'delta' — Parámetro de ubicación

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'delta',5

Tipos de datos: single | double

Distribución de escala de ubicaciónt

'mu' — Parámetro de ubicación

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'mu',-2

Tipos de datos: single | double

'sigma' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

'nu' — Grados de libertad

5 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'nu',20

Tipos de datos: single | double

Distribución triangular

'a' — Límite inferior

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'a',-2

Tipos de datos: single | double

'b' — Ubicación máxima

0.5 (predeterminado) | valor escalar mayor o igual quea

Ejemplo: 'b',1

Tipos de datos: single | double

'c' — Límite superior

1 (predeterminado) | valor escalar mayor o igual queb

Ejemplo: 'c',5

Tipos de datos: single | double

Distribución uniforme

'lower' — Parámetro inferior

0 (predeterminado) | valor escalar

Ejemplo: 'lower',-4

Tipos de datos: single | double

'upper' — Parámetro superior

1 (predeterminado) | valor escalar mayor quelower

Ejemplo: 'upper',2

Tipos de datos: single | double

La distribución de Weibull

'a' — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'a',2

Tipos de datos: single | double

'b' — Parámetro Shape

1 (predeterminado) | valor escalar positivo

Ejemplo: 'b',5

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

pd — Distribución de probabilidad

objeto de distribución de probabilidad

Distribución de probabilidad, devuelta como un objeto de distribución de probabilidad del tipo especificado por.distname

list — Lista de distribuciones de probabilidad

matriz de vectores de caracteres

Lista de distribuciones de probabilidad que se pueden crear, devueltas como una matriz de vectores de caracteres.makedist

Funcionalidad alternativa

Aplicación

La aplicación abre una interfaz gráfica de usuario para que pueda importar datos desde el espacio de trabajo y ajustar interactivamente una distribución de probabilidad a esos datos.Distribución Fitter A continuación, puede guardar la distribución en el espacio de trabajo como un objeto de distribución de probabilidad. Abra la aplicación de Fitter de distribución utilizando o haga clic en distribución en la pestaña aplicaciones.distributionFitter

Consulte también

distributionFitter | fitdist

Temas

• Trabajar con distribuciones de probabilidad
• Distribuciones admitidas
• Definir distribuciones personalizadas mediante la aplicación de Fitter de distribución

Introducido en R2013a

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