Kaip dirbti su normaliu paskirstymu MATLAB naudojant fitdist

Kaip Dirbti Su Normaliu Paskirstymu Matlab Naudojant Fitdist



Normalus skirstinys yra statistinė technika, plačiai naudojama dirbtinio intelekto, duomenų mokslo, mašininio mokymosi ir daugelyje kitų sričių. Tai yra tikimybių skirstinys, kuris yra simetriškas vidurkiu ir dar vadinamas Gauso skirstiniu dėl formos, kurią jis sudaro grafike. Tai rodo, kad duomenų reikšmės, artimos vidurkiui, atsiranda dažniau nei duomenų reikšmės, kurios yra toli nuo vidurkio. Grafike normalusis skirstinys sudaro varpelio kreivę.

Rasti normalų duomenų rinkinio pasiskirstymą nėra lengva užduotis; tačiau mes galime tai atlikti MATLAB naudodami fitdist () funkcija. Perskaitykite šį vadovą, kad sužinotumėte daugiau apie darbą su normalus skirstinys MATLAB sistemoje naudojant fitdist () funkcija.

Kas yra normalus paskirstymas

A normalus skirstinys taip pat vadinamas Gauso skirstiniu, apibrėžiamas naudojant du parametrus; duomenų taškų vidurkis ir standartinis nuokrypis. Vidurkis matuoja duomenų reikšmių vidurkį, o standartinis nuokrypis – tai, kaip duomenų reikšmės pasiskirsto aplink vidurkį. Naudodami vidutinį ir standartinį nuokrypį, galime apskaičiuoti normalus skirstinys iš šios formulės:









Kur:



  • x reiškia duomenų rinkinio reikšmes.
  • f(x) reiškia tikimybės funkciją.
  • m žymi
  • p žymi standartinį nuokrypį.

Kaip atlikti normalų paskirstymą MATLAB naudojant funkciją fitdist().

MATLAB leidžia mums apskaičiuoti normalus skirstinys atsitiktinių dydžių naudojant įtaisytuosius fitdist () funkcija. Ši funkcija sukuria a normalus tikimybių skirstinys objektą pritaikant pateiktą skirstinį prie įvesties duomenų. The normalus skirstinys kaip įvestį priima du parametrus: standartinį nuokrypį ir vidurkį. Standartinis normalusis skirstinys turi nulinę vidutinę vertę, taip pat vieneto standartinį nuokrypį, kuris yra 1. Tai reiškia, kad normalus skirstinys yra nulio centre, o skirstinių reikšmės yra vienodai paskirstytos abiejose vidurkio pusėse.





Sintaksė

The fitdist () MATLAB gali būti naudojamas įvairiais būdais:



pd = fitdist ( x , distname )
pd = fitdist ( x , distname , vardas , Vertė )
pdca , gn , gl ] = fitdist ( x , distname , 'pagal' , groupvar )

Čia:

  • Funkcija pd = fitdist(x,distname) yra atsakingas už distname pateikto skirstinio pritaikymą stulpelio vektoriaus x duomenims, kad būtų sukurtas tikimybių pasiskirstymo objektas.
  • Funkcija pd = fitdist(x,distname,vardas,vertė) yra atsakingas už tikimybių paskirstymo objekto sukūrimą naudojant vieną ar daugiau vardo ir reikšmės poros argumentų, kurie nurodo papildomus parametrus.
  • Funkcija [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'By',groupvar) yra atsakingas už distname apibrėžto tikimybių skirstinio pritaikymą stulpelio vektoriaus x duomenims, remiantis grupavimo kintamuoju groupvar, kad būtų generuojami tikimybių pasiskirstymo objektai. Jis grąžina pritaikytų tikimybių pasiskirstymo objektų langelių masyvą, žymimą kaip pdca, grupių etikečių langelių masyvą, žymimą gn, ir grupavimo kintamųjų lygių langelių masyvą, žymimą kaip gl.

1 pavyzdys: Kaip rasti normalų paskirstymą naudojant fitdist(x,distname) funkciją

Šis pavyzdys tinka a normalus skirstinys prie pavyzdinių duomenų z naudojant fitdist () funkcija.

apkrauti pacientus
Su = Svoris ;
pd = fitdist ( Su , 'Normalus' )

2 pavyzdys: Kaip rasti normalų paskirstymą naudojant fitdist(x,distname,pavadinimas,vertė) Funkcija

Šiame pavyzdyje mes pritaikysime branduolio paskirstymą pavyzdiniams duomenims naudodami fitdist () funkcija MATLAB.

apkrauti pacientus
Su = Svoris ;
pd = fitdist ( Su , 'branduolis' , 'branduolis' , 'epanečnikovas' )

3 pavyzdys: Kaip rasti normalų paskirstymą naudojant funkciją fitdist(x,distname,'By',groupvar)

Žemiau pateiktas MATLAB kodas tinka normalieji skirstiniai į sugrupuotus duomenis, apskaičiuoja ir nubraižo abiejų duomenų grupių pdf.

apkrauti pacientus
Su = Svoris ;
[ pdca , gn , gl ] = fitdist ( Su , 'Normalus' , 'pagal' , Lytis )
Moteris = pdca { 1 }
Patinas = pdca { 2 }
z_reikšmės = 80 : 1 : 220 ;
moteris pdf = pdf ( Moteris , z_reikšmės ) ;
vyriškas pdf = pdf ( Patinas , z_reikšmės ) ;
figūra
sklypas ( z_reikšmės , moteris pdf , 'Linijos plotis' , 2 )
palauk
sklypas ( z_reikšmės , vyriškas pdf , 'Spalva' , 'r' , 'LineStyle' , ':' , 'Linijos plotis' , 2 )
legenda ( gn , 'vieta' , 'šiaurės rytai' )
susilaikyti

Išvada

Suradę normalus skirstinys duomenų rinkinys yra statistinis metodas, plačiai naudojamas mašininiame mokyme, dirbtiniame intelekte, duomenų moksle ir daugelyje kitų sričių. Jį galima apibrėžti naudojant du parametrus; duomenų taškų vidurkis ir standartinis nuokrypis. Mes galime pritaikyti duomenų rinkinį į normalus skirstinys objektas naudojant fitdist () funkcija. Šiame vadove pateikiami pagrindai normalus skirstinys funkcija ir kaip su ja dirbti MATLAB naudojant fitdist () funkcija.