中位数

概率分布中值

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m =值(pd)

米=值(pd）返回值米对于概率分布pd

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个包含学生考试成绩数据第一列的向量。

负载examgradesx =成绩(:1);

通过拟合数据来创建一个正态分布对象。

pd = fitdist (x,“正常”）

正态分布mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]

计算拟合分布的中位数。

m =值(pd)

m = 75.0083

对于对称分布，如正态分布，中值等于平均值，μ．

打开生活的脚本

创建一个威布尔概率分布对象。

pd = makedist (“威布尔”，“一个”5,“b”, 2)

pd = Weibull分布Weibull分布A = 5 B = 2

计算分布的中位数。

m =值(pd)

m = 4.1628

对于倾斜分布，如威布尔分布，中位数和平均值可能不相等。

计算威布尔分布的均值，并将其与中值进行比较。

的意思= (pd)

意味着= 4.4311

分布的均值大于中位数。

绘制pdf以可视化分布。

x = [0: .1:15];pdf = pdf (pd, x);情节(x, pdf)

概率分布，指定为使用下列方法之一创建的概率分布对象。

功能或应用程序	描述
`makedist`	使用指定的参数值创建一个概率分布对象。
`fitdist`	拟合一个概率分布对象到样本数据。
分布更健康	使用交互式distribution Fitter应用程序拟合样本数据的概率分布，并将拟合对象导出到工作空间。