主要内容

对数正态分布

健康,评估、生成对数正态分布的随机样本

统计和机器学习工具箱™提供了几种方法来使用对数正态分布。

  • 创建一个概率分布对象LognormalDistribution通过拟合样本数据的概率分布或通过指定参数值。然后,使用对象函数来评估分布,生成随机数,等等。

  • 使用对数正态分布交互使用分布更健康应用。您可以导出一个对象从应用程序和使用对象的功能。

  • 使用特定函数与分布参数指定。多个特定函数可以接受参数的对数正态分布。

  • 使用泛型分布函数(提供,icdf,pdf,随机与指定名称(分布)对数正态的)和参数。

了解对数正态分布,明白了对数正态分布。

对象

LognormalDistribution 对数正态概率分布对象

应用程序

分布更健康 适合数据概率分布

功能

全部展开

创建LognormalDistribution对象

makedist 创建概率分布对象
fitdist 合适的概率分布对象的数据

一起工作LognormalDistribution对象

提供 累积分布函数
icdf 逆累积分布函数
位差 四分位范围
的意思是 的概率分布
中位数 中值的概率分布
negloglik 的负面loglikelihood概率分布
paramci 概率分布参数的置信区间
pdf 概率密度函数
proflik 配置文件似然函数概率分布
随机 随机数
性病 标准偏差的概率分布
截断 截断概率分布对象
var 概率分布的方差
logncdf 对数正态累积分布函数
lognpdf 对数正态概率密度函数
logninv 对数正态累积分布函数倒数
lognlike 对数正态- loglikelihood
lognstat 对数正态均值和方差
lognfit 对数正态参数估计
lognrnd 对数正态随机数
大中型企业 最大似然估计
mlecov 最大似然估计的渐近方差
概率分布函数 互动的密度和分布的情节
randtool 交互式随机数生成

主题

对数正态分布

对数正态分布的概率分布的对数正态分布。

统计和机器学习工具箱文档

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