性病

概率分布的标准差

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s =性病(pd)

描述

例子

年代=性病(pd）返回标准偏差年代概率分布的pd．

例子

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拟合分布的标准差

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);

拟合一个正态分布对象的数据。

pd = fitdist (x,“正常”）

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

计算拟合分布的标准差。

s =性病(pd)

s = 8.7202

对于正态分布，标准差等于参数σ．

偏态分布的标准差

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 =威布尔分布威布尔分布A = 5 B = 2

计算分布的标准差。

s =性病(pd)

s = 2.3163

三角分布的标准差

打开生活的脚本

创建一个三角形分布对象。

pd = makedist (“三角”，“一个”3,“B”, 1“C”3)

pd =三角分布A = -3, B = 1, C = 3

计算分布的标准差。

s =性病(pd)

s = 1.2472

内核分布的标准差

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examgrades；x =成绩(:1);

通过对数据拟合一个核分布来创建一个概率分布对象。

pd = fitdist (x,“内核”）

pd = KernelDistribution Kernel = normal Bandwidth = 3.61677 金宝appSupport = unbounded

计算拟合分布的标准差。

s =性病(pd)

s = 9.4069

输入参数

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`pd`- - - - - -概率分布
概率分布对象

概率分布，指定为本表中概率分布对象之一。

分布对象	函数或应用程序创建概率分布对象
`BetaDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`BinomialDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`BirnbaumSaundersDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`BurrDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`ExponentialDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`ExtremeValueDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`GammaDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`GeneralizedExtremeValueDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`GeneralizedParetoDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`HalfNormalDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`InverseGaussianDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`KernelDistribution`	`fitdist`，分布更健康
`LogisticDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`LoglogisticDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`LognormalDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`LoguniformDistribution`	`makedist`
`MultinomialDistribution`	`makedist`
`NakagamiDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`NegativeBinomialDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`NormalDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`PiecewiseLinearDistribution`	`makedist`
`PoissonDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`RayleighDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`RicianDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`StableDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`tLocationScaleDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康
`TriangularDistribution`	`makedist`
`UniformDistribution`	`makedist`
`WeibullDistribution`	`makedist`，`fitdist`，分布更健康