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정규분포

정규(가우스) 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 다음과 같이 정규분포를 사용하는 여러 방법을 제공합니다.

  • 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하거나 모수 값을 지정하여 확률 분포 객체 NormalDistribution을 생성합니다. 그런 다음 객체 함수를 사용하여 분포를 실행하고, 난수를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.

  • 분포 피팅기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 정규분포를 사용합니다. 앱에서 객체를 내보내고 객체 함수를 사용할 수 있습니다.

  • 지정된 분포 모수를 이용해 분포 전용 함수를 사용합니다. 분포 전용 함수는 여러 정규분포의 모수를 받을 수 있습니다.

  • 일반 분포 함수(cdf, icdf, pdf, random)를 지정된 분포 이름('Normal') 및 모수와 함께 사용합니다.

정규분포에 대한 자세한 내용은 정규분포 항목을 참조하십시오.

객체

NormalDistribution정규 확률 분포 객체

앱

분포 피팅기데이터에 확률 분포 피팅하기
확률 분포 함수Interactive density and distribution plots

함수

모두 확장

NormalDistribution 객체 만들기

makedist확률 분포 객체 만들기
fitdist확률 분포 객체를 데이터에 피팅하기

NormalDistribution 객체 작업

cdf누적 분포 함수
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU (R2020b 이후)
icdf역누적 분포 함수
iqr확률 분포의 사분위 범위
mean확률 분포의 평균
medianMedian of probability distribution
negloglik확률 분포의 음의 로그 가능도
paramci확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
pdf확률 밀도 함수
plotPlot probability distribution object (R2022b 이후)
proflikProfile likelihood function for probability distribution
random난수
std확률 분포의 표준편차
truncate확률 분포 객체 절단
var확률 분포의 분산
normcdf정규 누적 분포 함수
normpdf정규 확률 밀도 함수
norminv정규 역누적 분포 함수(Normal Inverse Cumulative Distribution Function)
normlikeNormal negative loglikelihood
normstatNormal mean and variance
normfitNormal parameter estimates
normrnd정규분포 난수
mle최대가능도 추정값
mlecovAsymptotic covariance of maximum likelihood estimators
histfit분포가 피팅된 히스토그램
normplot정규 확률 플롯
normspecNormal density plot shading between specifications
plotPlot probability distribution object (R2022b 이후)
qqplotq-q(분위수-분위수) 플롯
randtool대화형 난수 생성

도움말 항목

  • 정규분포

    정규분포에 대해 알아봅니다. 정규분포는 2-모수(평균 및 표준편차) 곡선족입니다. 중심 극한 정리(Central Limit Theorem)에서는 표본 크기가 무한대로 이동함에 따라 정규분포가 모든 분포에서 추출된 독립된 표본의 합을 모델링한다고 규정합니다.