Găsirea unei distribuții normale a unui set de date nu este o sarcină ușoară; cu toate acestea, îl putem realiza în MATLAB folosind fitdist() funcţie. Citiți acest ghid pentru a afla în detaliu despre lucrul cu distributie normala în MATLAB folosind fitdist() funcţie.
Ce este distribuția normală
A distributie normala numită și o distribuție gaussiană este definită folosind doi parametri; media și abaterea standard a punctelor de date. Media măsoară media valorilor datelor, în timp ce abaterea standard măsoară modul în care valorile datelor sunt distribuite în jurul mediei. Cu combinația dintre abaterea medie și standard, putem calcula distributie normala din următoarea formulă:
Unde:
- X reprezintă valorile setului de date.
- f(x) reprezintă funcția de probabilitate.
- m denotă
- p denota abaterea standard.
Cum se efectuează distribuția normală în MATLAB folosind funcția fitdist().
MATLAB ne permite să calculăm distributie normala a variabilelor aleatoare folosind funcția încorporată fitdist() funcţie. Această funcție produce a distribuția normală de probabilitate obiect prin potrivirea distribuției date la datele de intrare. The distributie normala acceptă doi parametri ca intrare: abaterea standard, precum și media. O distribuție normală standard are valoare medie zero, precum și o abatere standard unitară care este 1. Aceasta înseamnă că distributie normala este centrat la zero și valorile distribuțiilor sunt distribuite în mod egal pe ambele părți ale mediei.
Sintaxă
The fitdist() în MATLAB poate fi utilizat în diferite moduri:
pd = fitdist ( X , denumire )
pd = fitdist ( X , denumire , Nume , Valoare )
pdca , gn , gl ] = fitdist ( X , denumire , 'De' , groupvar )
Aici:
- Functia pd = fitdist(x,distname) este responsabil pentru potrivirea distribuției furnizate de distname la datele conținute în vectorul coloană x pentru a produce un obiect de distribuție a probabilității.
- Functia pd = fitdist(x,distname,Nume,Valoare) este responsabil pentru construirea obiectului de distribuție a probabilității cu unul sau mai multe argumente de pereche nume-valoare care specifică parametri suplimentari.
- Functia [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'De',groupvar) este responsabil pentru potrivirea distribuției de probabilitate definită de distname la datele din vectorul coloană x pe baza variabilei de grupare groupvar pentru a genera obiecte de distribuție a probabilității. Acesta redă o matrice de celule de obiecte de distribuție a probabilității adaptate, notate ca pdca, o matrice de celule de etichete de grup, notate ca gn și o matrice de celule de niveluri variabile de grupare, notate cu gl.
Exemplul 1: Cum să găsiți distribuția normală folosind funcția fitdist(x,distname).
Acest exemplu se potrivește unui distributie normala la datele eșantionului z folosind fitdist() funcţie.
incarca pacientiiCu = Greutate ;
pd = fitdist ( Cu , 'Normal' )
Exemplul 2: Cum să găsiți distribuția normală folosind fitdist(x,distname,Name,Value) Funcţie
În acest exemplu, vom potrivi o distribuție Kernel la datele eșantionului folosind fitdist() funcție în MATLAB.
incarca pacientiiCu = Greutate ;
pd = fitdist ( Cu , 'Nucleu' , 'Nucleu' , „epanechnikov” )
Exemplul 3: Cum să găsiți distribuția normală folosind funcția fitdist(x,distname,'By',groupvar)
Codul MATLAB de mai jos se potrivește distribuții normale la date grupate, calculează și trasează pdf-ul ambelor grupuri de date.
incarca pacientiiCu = Greutate ;
[ pdca , gn , gl ] = fitdist ( Cu , 'Normal' , 'De' , Gen )
Femeie = pdca { 1 }
masculin = pdca { 2 }
z_valori = 80 : 1 : 220 ;
femininpdf = pdf ( Femeie , z_valori ) ;
malepdf = pdf ( masculin , z_valori ) ;
figura
complot ( z_valori , femininpdf , 'Lățimea liniei' , 2 )
stai
complot ( z_valori , malepdf , 'Culoare' , 'r' , „LineStyle” , ':' , 'Lățimea liniei' , 2 )
legendă ( gn , 'Locație' , „Nord-Est” )
retineti
Concluzie
Găsirea distributie normala a unui set de date este o tehnică statistică care este utilizată pe scară largă în învățarea automată, inteligența artificială, știința datelor și în multe alte domenii. Poate fi definit folosind doi parametri; media precum și abaterea standard a punctelor de date. Putem încadra setul de date în distributie normala obiect folosind fitdist() funcţie. Acest ghid a oferit elementele de bază ale distributie normala funcția și cum să lucrați cu ea în MATLAB folosind fitdist() funcţie.