Iskanje normalne porazdelitve nabora podatkov ni lahka naloga; vendar ga lahko izvedemo v MATLAB-u z uporabo fitdist() funkcijo. Preberite ta priročnik, če želite izvedeti več o delu z normalna porazdelitev v MATLAB z uporabo fitdist() funkcijo.
Kaj je normalna porazdelitev
A normalna porazdelitev imenovana tudi Gaussova porazdelitev je definirana z uporabo dveh parametrov; povprečje in standardni odklon podatkovnih točk. Povprečna vrednost meri povprečje vrednosti podatkov, medtem ko standardna deviacija meri, kako so vrednosti podatkov razporejene okoli srednje vrednosti. S kombinacijo povprečja in standardnega odklona lahko izračunamo normalna porazdelitev iz naslednje formule:
Kje:
- x predstavlja vrednosti nabora podatkov.
- f(x) predstavlja verjetnostno funkcijo.
- m označuje
- str označuje standardni odklon.
Kako izvesti normalno porazdelitev v MATLAB z uporabo funkcije fitdist().
MATLAB nam omogoča izračun normalna porazdelitev naključnih spremenljivk z uporabo vgrajenega fitdist() funkcijo. Ta funkcija ustvari a normalna porazdelitev verjetnosti objekta tako, da dano porazdelitev prilagodi vhodnim podatkom. The normalna porazdelitev kot vhod sprejme dva parametra: standardno deviacijo in povprečje. Standardna normalna porazdelitev ima povprečno vrednost nič, kot tudi standardno odstopanje enote, ki je 1. To pomeni, da je normalna porazdelitev ima središče na nič, vrednosti porazdelitev pa so enakomerno porazdeljene na obe strani povprečja.
Sintaksa
The fitdist() v MATLAB-u se lahko uporablja na različne načine:
pd = fitdist ( x , distname )
pd = fitdist ( x , distname , Ime , Vrednost )
pdca , gn , gl ] = fitdist ( x , distname , 'z' , groupvar )
Tukaj:
- Funkcija pd = fitdist(x,distname) je odgovoren za prilagajanje porazdelitve, ki jo zagotavlja distname, podatkom, ki jih vsebuje vektor stolpca x, da ustvari objekt porazdelitve verjetnosti.
- Funkcija pd = fitdist(x,distname,Name,Value) je odgovoren za gradnjo objekta porazdelitve verjetnosti z enim ali več argumenti para ime-vrednost, ki določajo dodatne parametre.
- Funkcija [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'By',groupvar) je odgovoren za prilagajanje porazdelitve verjetnosti, definirane z imenom distname, podatkom v vektorju stolpca x na podlagi spremenljivke združevanja groupvar za generiranje objektov porazdelitve verjetnosti. Vrača celično matriko prilagojenih objektov porazdelitve verjetnosti, označenih kot pdca, celično matriko skupinskih oznak, označenih kot gn, in celično matriko ravni spremenljivk združevanja, označeno kot gl.
Primer 1: Kako najti normalno porazdelitev s funkcijo fitdist(x,distname).
Ta primer ustreza a normalna porazdelitev do vzorčnih podatkov z z uporabo fitdist() funkcijo.
obremenitev bolnikovz = Utež ;
pd = fitdist ( z , 'normalno' )
Primer 2: Kako najti normalno porazdelitev z uporabo fitdist(x,distname,Name,Value) funkcija
V tem primeru bomo distribucijo jedra prilagodili vzorčnim podatkom z uporabo fitdist() funkcijo v MATLAB-u.
obremenitev bolnikovz = Utež ;
pd = fitdist ( z , 'Jedro' , 'Jedro' , 'epanečnik' )
Primer 3: Kako najti normalno porazdelitev s funkcijo fitdist(x,distname,’By’,groupvar)
Spodnja koda MATLAB ustreza normalne porazdelitve do združenih podatkov, izračuna in izriše pdf obeh skupin podatkov.
obremenitev bolnikovz = Utež ;
[ pdca , gn , gl ] = fitdist ( z , 'normalno' , 'z' , Spol )
ženska = pdca { 1 }
moški = pdca { 2 }
z_vrednosti = 80 : 1 : 220 ;
ženskipdf = pdf ( ženska , z_vrednosti ) ;
malepdf = pdf ( moški , z_vrednosti ) ;
slika
plot ( z_vrednosti , ženskipdf , 'LineWidth' , 2 )
počakaj
plot ( z_vrednosti , malepdf , 'barva' , 'r' , 'LineStyle' , ':' , 'LineWidth' , 2 )
legenda ( gn , 'Lokacija' , 'Severovzhod' )
počakaj
Zaključek
Iskanje normalna porazdelitev nabora podatkov je statistična tehnika, ki se pogosto uporablja v strojnem učenju, umetni inteligenci, znanosti o podatkih in številnih drugih področjih. Določimo ga lahko z dvema parametroma; povprečje kot tudi standardni odklon podatkovnih točk. Nabor podatkov lahko prilagodimo v normalna porazdelitev objekt z uporabo fitdist() funkcijo. Ta vodnik ponuja osnove normalna porazdelitev in kako delati z njo v MATLAB-u z uporabo fitdist() funkcijo.