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NormalDistribution

Objeto de distribución de probabilidad normal

Descripción

Un objeto consta de parámetros, una descripción del modelo y datos de ejemplo para una distribución de probabilidad normal.NormalDistribution

La distribución normal, a veces llamada distribución gaussiana, es una familia de curvas de dos parámetros. La justificación habitual para utilizar la distribución normal para el modelado es el teorema de Límite Central, que indica (aproximadamente) que la suma de muestras independientes de cualquier distribución con media finita y varianza converge a la distribución normal como la muestra tamaño va al infinito.

La distribución normal utiliza los siguientes parámetros.

Parámetro	Descripción	Apoyo
mu (μ)	Decir	$$-\infty <\mu <\infty$$
sigma (σ)	Desviación estándar	$$\sigma \ge 0$$

Creación

Hay varias maneras de crear un objeto de distribución de probabilidad.NormalDistribution

• Cree una distribución con valores de parámetro especificados utilizando .makedist

• Ajuste una distribución a los datos mediante .fitdist

• Ajuste interactivamente una distribución a los datos mediante la aplicación.Creador Fitter

Propiedades

Parámetros de distribución

mu — Decir

valor escalar

Media de la distribución normal, especificada como un valor escalar.

Tipos de datos: single | double

sigma — Desviación estándar

valor escalar no negativo

Desviación estándar de la distribución normal, especificada como un valor escalar no negativo.

Puede especificar que sea cero al crear un objeto mediante .sigmamakedist Algunas funciones de objeto admiten un objeto con cero desviación estándar.pd Por ejemplo, siempre devuelve y devuelve 0 o 1.random(pd)mucdf(pd,x) La salida es 0 si es menor que , y 1 en caso contrario. , , y devolver la media, la desviación estándar y la varianza de , respectivamente.xmumeanstdvarpd

Tipos de datos: single | double

Características de distribución

IsTruncated — Indicador lógico para la distribución truncada

0 | 1

Esta propiedad es de solo lectura.

Indicador lógico para la distribución truncada, especificada como un valor lógico. Si es igual, la distribución no se trunca.IsTruncated0 Si es igual a , la distribución se trunca.IsTruncated1

Tipos de datos: logical

NumParameters — Número de parámetros

valor entero positivo

Esta propiedad es de solo lectura.

Número de parámetros para la distribución de probabilidad, especificado como un valor entero positivo.

Tipos de datos: double

ParameterCovariance — Matriz de covarianza de las estimaciones de parámetros

matriz de valores escalares

Esta propiedad es de solo lectura.

Matriz de covarianza de las estimaciones de parámetros, especificada como una matriz -by-, donde está el número de parámetros en la distribución.ppp El elemento ( , ) es la covarianza entre las estimaciones del parámetro th y el parámetro th.ijij El elemento ( , ) es la varianza estimada del parámetro th.iii Si el parámetro es fijo en lugar de estimarse ajustando la distribución a los datos, los elementos ( , ) de la matriz de covarianza son 0.iii

Tipos de datos: double

ParameterIsFixed — Indicador lógico para parámetros fijos

matriz de valores lógicos

Esta propiedad es de solo lectura.

Indicador lógico para parámetros fijos, especificado como una matriz de valores lógicos. Si , el parámetro correspondiente en la matriz no es fijo.0ParameterNames Si , el parámetro correspondiente en la matriz es fijo.1ParameterNames

Tipos de datos: logical

ParameterValues — Valores de parámetros de distribución

vector de valores escalares

Esta propiedad es de solo lectura.

Valores de parámetros de distribución, especificados como vectores.

Tipos de datos: single | double

Truncation — Intervalo de truncamiento

vector de valores escalares

Esta propiedad es de solo lectura.

Intervalo de truncamiento para la distribución de probabilidad, especificado como un vector que contiene los límites de truncamiento inferior y superior.

Tipos de datos: single | double

Otras propiedades de objeto

DistributionName — Nombre de distribución de probabilidad

vector de caracteres

Esta propiedad es de solo lectura.

Nombre de distribución de probabilidad, especificado como vector de caracteres.

Tipos de datos: char

InputData — Datos utilizados para el montaje de la distribución

Estructura

Esta propiedad es de solo lectura.

Datos utilizados para el empalme de distribución, especificados como una estructura que contiene lo siguiente:

• data: Vector de datos utilizado para el empalme de distribución.

• cens: Censura vectorial, o vacío si ninguno.

• freq: Vector de frecuencia, o vacío si ninguno.

Tipos de datos: struct

ParameterDescription — Descripciones de parámetros de distribución

matriz celular de vectores de caracteres

Esta propiedad es de solo lectura.

Descripciones de parámetros de distribución, especificadas como una matriz de celdas de vectores de caracteres. Cada celda contiene una breve descripción de un parámetro de distribución.

Tipos de datos: char

ParameterNames — Nombres de parámetros de distribución

matriz celular de vectores de caracteres

Esta propiedad es de solo lectura.

Nombres de parámetros de distribución, especificados como una matriz de celdas de vectores de caracteres.

Tipos de datos: char

Funciones del objeto

cdf	Función de distribución acumulativa
icdf	Inverse cumulative distribution function
iqr	Interquartile range
mean	Mean of probability distribution
median	Median of probability distribution
negloglik	Negative loglikelihood of probability distribution
paramci	Intervalos de confianza para los parámetros de distribución de probabilidad
pdf	Función de densidad de probabilidad
proflik	Profile likelihood function for probability distribution
random	Números aleatorios
std	Standard deviation of probability distribution
truncate	Truncate probability distribution object
var	Variance of probability distribution

Ejemplos

Crear un objeto de distribución normal utilizando parámetros predeterminados

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

pd = makedist('Normal')

pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 0     sigma = 1  

Crear un objeto de distribución normal utilizando parámetros especificados

Cree un objeto de distribución normal especificando los valores de parámetro.

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

pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 75     sigma = 10  

Calcular el rango intercuartil de la distribución.

r = iqr(pd)

r = 13.4898 

Ajustar objeto de distribución normal

Cargue los datos de muestra y cree un vector que contenga la primera columna de datos de calificación de exámenes de alumnos.

load examgrades x = grades(:,1);

Cree un objeto de distribución normal acondicionándolo a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')

pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]     sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]  

Los intervalos junto a las estimaciones de parámetros son los intervalos de confianza del 95% para los parámetros de distribución.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Usage notes and limitations:

• Debe crear un objeto de distribución de probabilidad ajustando una distribución de probabilidad a los datos de muestra de la función.fitdist Para las notas de uso y limitaciones de , ver de .fitdistGeneración de códigofitdist

• Estas funciones de objeto admiten la generación de código: , , , , , , , y .cdficdfiqrmeanmedianpdfstdtruncatevar

Para obtener más información sobre la generación de código, consulte y .Introduction to Code GenerationCode Generation for Probability Distribution Objects

Consulte también

| Creador Fitter | fitdist | makedist

Temas

• Compare Multiple Distribution Fits
• Distribución normal

Introducido en R2013a

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