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makedist

Crear un objeto de distribución de probabilidad

Sintaxis

pd = makedist(distname)

pd = makedist(distname,Name,Value)

list = makedist

makedist -reset

Descripción

pd = makedist(distname) crea un objeto de distribución de probabilidad para la distribución distname, usando los valores predeterminados de los parámetros.

pd = makedist(distname,Name,Value) crea un objeto de distribución de probabilidad con uno o varios valores de parámetros de distribución especificados por argumentos de par nombre-valor.

list = makedist devuelve un arreglo de celdas list que contiene una lista de las distribuciones de probabilidad que makedist puede crear.

makedist -reset restablece la lista de distribuciones buscando en la ruta de archivos contenidos en un espacio de nombres llamado prob e implementando clases derivadas de ProbabilityDistribution. Utilice esta sintaxis después de definir una función de distribución personalizada. Para obtener más detalles, consulte Define Custom Distributions Using the Distribution Fitter App.

Ejemplos

Crear un objeto de distribución normal usando valores de parámetros predeterminados

Cree un objeto de distribución normal usando valores de parámetros predeterminados, que se corresponden con los parámetros de la distribución normal estándar.

pd = makedist('Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Puede utilizar las funciones del objeto pd para evaluar la distribución y generar números aleatorios. Muestre las funciones del objeto compatibles.

methods(pd)

Methods for class prob.NormalDistribution:

cdf        gather     icdf       iqr        mean       median     negloglik  paramci    pdf        plot       proflik    random     std        truncate   var        

Por ejemplo, calcule el intervalo intercuartil de la distribución empleando la función iqr.

r = iqr(pd)

r = 1.3490

Crear un objeto de distribución gamma usando valores de parámetros predeterminados

Cree un objeto de distribución gamma usando los valores predeterminados de los parámetros.

pd = makedist('Gamma')

pd = 
  GammaDistribution

  Gamma distribution
    a = 1
    b = 1

Calcule la media de la distribución gamma.

mean = mean(pd)

mean = 1

Especificar parámetros para un objeto de distribución normal

Cree un objeto de distribución normal con los valores de parámetros mu = 75 y sigma = 10.

pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10)

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75
    sigma = 10

Especificar parámetros para un objeto de distribución gamma

Cree un objeto de distribución gamma con el valor del parámetro a = 3 y el valor predeterminado b = 1.

pd = makedist('Gamma','a',3)

pd = 
  GammaDistribution

  Gamma distribution
    a = 3
    b = 1

Argumentos de entrada

distname — Nombre de distribución

vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de distribución, especificado como uno de los siguientes vectores de caracteres o escalares de cadena. La distribución especificada por distname determina el tipo de objeto de distribución de probabilidad devuelto.

Nombre de distribución	Descripción	Objeto de distribución
'Beta'	Distribución beta	BetaDistribution
'Binomial'	Distribución binomial	BinomialDistribution
'BirnbaumSaunders'	Distribución Birnbaum-Saunders	BirnbaumSaundersDistribution
'Burr'	Distribución de Burr	BurrDistribution
'Exponential'	Distribución exponencial	ExponentialDistribution
'ExtremeValue'	Distribución de valores extremos	ExtremeValueDistribution
'Gamma'	Distribución gamma	GammaDistribution
'GeneralizedExtremeValue'	Distribución de valores extremos generalizada	GeneralizedExtremeValueDistribution
'GeneralizedPareto'	Distribución de Pareto generalizada	GeneralizedParetoDistribution
'HalfNormal'	Distribución seminormal	HalfNormalDistribution
'InverseGaussian'	Distribución gaussiana inversa	InverseGaussianDistribution
'Logistic'	Distribución logística	LogisticDistribution
'Loglogistic'	Distribución loglogística	LoglogisticDistribution
'Lognormal'	Distribución lognormal	LognormalDistribution
'Loguniform'	Distribución loguniforme	LoguniformDistribution
'Multinomial'	Distribución multinomial	MultinomialDistribution
'Nakagami'	Distribución de Nakagami	NakagamiDistribution
'NegativeBinomial'	Distribución binomial negativa	NegativeBinomialDistribution
'Normal'	Distribución normal	NormalDistribution
'PiecewiseLinear'	Distribución lineal por tramos	PiecewiseLinearDistribution
'Poisson'	Distribución de Poisson	PoissonDistribution
'Rayleigh'	Distribución de Rayleigh	RayleighDistribution
'Rician'	Distribución de Rice	RicianDistribution
'Stable'	Distribución estable	StableDistribution
'tLocationScale'	Distribución t de localización y escala	tLocationScaleDistribution
'Triangular'	Distribución triangular	TriangularDistribution
'Uniform'	Distribución uniforme	UniformDistribution
'Weibull'	Distribución de Weibull	WeibullDistribution

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos opcionales Name1=Value1,...,NameN=ValueN, donde Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Los argumentos nombre-valor deben aparecer después de otros argumentos, pero el orden de los pares no importa.

En versiones anteriores a R2021a, use comas para separar cada nombre y valor y encierre Name entre comillas.

Ejemplo: makedist('Normal','mu',10) especifica una distribución normal con el parámetro mu igual a 10 y el parámetro sigma igual al valor predeterminado de 1.

Distribución beta

a — Primer parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Primer parámetro de forma de una distribución beta, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Beta'.

Ejemplo: 'a',3

Tipos de datos: single | double

b — Segundo parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Segundo parámetro de forma de una distribución beta, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Beta'.

Ejemplo: 'b',5

Tipos de datos: single | double

Distribución binomial

N — Número de pruebas

1 (predeterminado) | valor entero positivo

Número de pruebas de una distribución binomial, especificado como un valor entero positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Binomial'.

Ejemplo: 'N',25

Tipos de datos: single | double

p — Probabilidad de éxito

0.5 (predeterminado) | valor de escalar en el rango [0,1]

La probabilidad de éxito de cualquier prueba individual para una distribución binomial, especificada como un valor de escalar en el rango [0,1]. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Binomial'.

Ejemplo: 'p',0.25

Tipos de datos: single | double

Distribución Birnbaum-Saunders

beta — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución Birnbaum-Saunders, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'BirnbaumSaunders'.

Ejemplo: 'beta',2

Tipos de datos: single | double

gamma — Parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de forma de una distribución Birnbaum-Saunders, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'BirnbaumSaunders'.

Ejemplo: 'gamma',0.5

Tipos de datos: single | double

Distribución de Burr

alpha — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución de Burr, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Burr'.

Ejemplo: 'alpha',2

Tipos de datos: single | double

c — Primer parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Primer parámetro de forma de una distribución de Burr, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Burr'.

Ejemplo: 'c',2

Tipos de datos: single | double

k — Segundo parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Segundo parámetro de forma de la distribución de Burr, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Burr'.

Ejemplo: 'k',5

Tipos de datos: single | double

Distribución exponencial

mu — Media

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Media de una distribución exponencial, especificada como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Exponential'.

Ejemplo: 'mu',5

Tipos de datos: single | double

Distribución de valores extremos

mu — Parámetro de localización

0 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de localización de una distribución de valores extremos, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'ExtremeValue'.

Ejemplo: 'mu',-2

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de escala de una distribución de valores extrema, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'ExtremeValue'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución gamma

a — Parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de forma de una distribución gamma, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Gamma'.

Ejemplo: 'a',2

Tipos de datos: single | double

b — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de escala de una distribución gamma, especificado como valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Gamma'.

Ejemplo: 'b',0

Tipos de datos: single | double

Distribución de valores extremos generalizada

k — Parámetro de forma

0 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de forma de una distribución de valores extremos generalizada, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'GeneralizedExtremeValue'.

Ejemplo: 'k',0

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de escala de una distribución de valores extremos generalizada, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'GeneralizedExtremeValue'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

mu — Parámetro de localización

0 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de localización de una distribución de valores extremos generalizada, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'GeneralizedExtremeValue'.

Ejemplo: 'mu',1

Tipos de datos: single | double

Distribución de Pareto generalizada

k — Parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de forma de una distribución de Pareto generalizada, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'GeneralizedPareto'.

Ejemplo: 'k',0

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de escala de una distribución de Pareto generalizada, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'GeneralizedPareto'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

theta — Parámetro de localización (umbral)

1 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de localización (umbral) de una distribución de Pareto generalizada, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'GeneralizedPareto'.

Ejemplo: 'theta',2

Tipos de datos: single | double

Distribución seminormal

mu — Parámetro de localización

0 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de localización de una distribución seminormal, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'HalfNormal'.

Ejemplo: 'mu',1

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de escala de una distribución seminormal, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'HalfNormal'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución gaussiana inversa

mu — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución gaussiana inversa, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'InverseGaussian'.

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

lambda — Parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de forma de una distribución gaussiana inversa, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'InverseGaussian'.

Ejemplo: 'lambda',4

Tipos de datos: single | double

Distribución logística

mu — Media

0 (predeterminado) | valor de escalar

Media de una distribución logística, especificada como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Logistic'.

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de escala de una distribución logística, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Logistic'.

Ejemplo: 'sigma',4

Tipos de datos: single | double

Distribución loglogística

mu — Media de los valores logarítmicos

0 (predeterminado) | valor de escalar

Media de valores logarítmicos de una distribución logística, especificada como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Loglogistic'.

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala de valores logarítmicos

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de valores logarítmicos de una distribución logística, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Loglogistic'.

Ejemplo: 'sigma',4

Tipos de datos: single | double

Distribución lognormal

mu — Media de los valores logarítmicos

0 (predeterminado) | valor de escalar

Media de valores logarítmicos de una distribución lognormal, especificada como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Lognormal'.

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

sigma — Desviación estándar de los valores logarítmicos

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Desviación estándar de valores logarítmicos de una distribución lognormal, especificada como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Lognormal'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución loguniforme

Lower — Límite inferior

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Límite inferior de una distribución loguniforme, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Loguniform'.

Ejemplo: 'Lower',2

Tipos de datos: single | double

Upper — Límite superior

4 (predeterminado) | valor de escalar mayor que Lower

Límite superior de una distribución loguniforme, especificado como un valor de escalar mayor que Lower. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Loguniform'.

Ejemplo: 'Upper',6

Tipos de datos: single | double

Distribución multinomial

Probabilities — Probabilidades de resultados

[0.500 0.500] (predeterminado) | vector de valores de escalar en el rango [0,1]

Probabilidades de resultados de una distribución multinomial, especificadas como un vector de valores de escalar en el rango [0, 1]. Las probabilidades suman 1 y corresponden a los resultados [1, 2, ..., k], donde k es el número de elementos del vector de probabilidades. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Multinomial'.

Ejemplo: 'Probabilities',[0.1 0.2 0.5 0.2] ofrece las probabilidades de que el resultado sea 1, 2, 3 o 4, respectivamente.

Tipos de datos: single | double

Distribución de Nakagami

mu — Parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de forma de una distribución de Nakagami, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Nakagami'.

Ejemplo: 'mu',5

Tipos de datos: single | double

omega — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución de Nakagami, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Nakagami'.

Ejemplo: 'omega',5

Tipos de datos: single | double

Distribución binomial negativa

R — Número de éxitos

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Número de éxitos de una distribución binomial negativa, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'NegativeBinomial'.

Ejemplo: 'R',5

Tipos de datos: single | double

P — Probabilidad de éxito

0.5 (predeterminado) | valor de escalar en el rango (0,1]

Probabilidad de éxito de cualquier prueba individual para una distribución binomial negativa, especificada como un valor de escalar en el rango [0,1]. Este argumento solo es válido cuando distname es 'NegativeBinomial'.

Ejemplo: 'P',0.1

Tipos de datos: single | double

Distribución normal

mu — Media

0 (predeterminado) | valor de escalar

Media de una distribución normal, especificada como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Normal'.

Ejemplo: 'mu',2

Tipos de datos: single | double

sigma — Desviación estándar

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Desviación estándar de una distribución normal, especificada como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Normal'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución lineal por tramos

x — Valores de datos

1 (predeterminado) | vector monótonamente creciente de valores de escalar

Valores de los datos en los que la función de distribución acumulativa (cdf) cambia de pendiente en una distribución lineal por tramos, especificados como un vector monótonamente creciente de valores de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'PiecewiseLinear'.

Ejemplo: 'x',[1 2 3]

Tipos de datos: single | double

Fx — valor de cdf en cada valor de x

1 (predeterminado) | vector monótonamente creciente de valores de escalar que empiezan en el 0 y acaban en el 1

valor de cdf en cada valor de x de una distribución lineal por tramos, especificado como un vector monótonamente creciente de valores de escalar que empiezan en el 0 y acaban en el 1. Este argumento solo es válido cuando distname es 'PiecewiseLinear'.

Ejemplo: 'Fx',[0.2 0.5 1]

Tipos de datos: single | double

Distribución de Poisson

lambda — Media

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Media de una distribución de Poisson, especificada como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Poisson'.

Ejemplo: 'lambda',5

Tipos de datos: single | double

Distribución de Rayleigh

B — Parámetro definitorio

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro definitorio de una distribución de Rayleigh, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Rayleigh'.

Ejemplo: 'B',3

Tipos de datos: single | double

Distribución de Rice

s — Parámetro de no centralidad

1 (predeterminado) | valor de escalar no negativo

Parámetro de no centralidad de una distribución de Rice, especificado como un valor de escalar no negativo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Rician'.

Ejemplo: 's',0

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución de Rice, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Rician'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

Distribución estable

alpha — Primer parámetro de forma

2 (predeterminado) | valor de escalar en el rango (0,2]

Primer parámetro de forma de una distribución estable, especificado como un valor de escalar en el rango [0,2]. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Stable'.

Ejemplo: 'alpha',1

Tipos de datos: single | double

beta — Segundo parámetro de forma

0 (predeterminado) | valor de escalar en el rango [–1,1]

Segundo parámetro de forma de una distribución estable, especificado como un valor de escalar del rango [–1,1]. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Stable'.

Ejemplo: 'beta',0.5

Tipos de datos: single | double

gam — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar en el rango (0,∞)

Parámetro de escala de una distribución estable, especificado como un valor de escalar del rango (0,∞). Este argumento solo es válido cuando distname es 'Stable'.

Ejemplo: 'gam',2

Tipos de datos: single | double

delta — Parámetro de localización

0 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de localización de una distribución estable, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Stable'.

Ejemplo: 'delta',5

Tipos de datos: single | double

Distribución t de localización y escala

mu — Parámetro de localización

0 (predeterminado) | valor de escalar

Parámetro de localización de una distribución t de localización y escala, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'tLocationScale'.

Ejemplo: 'mu',-2

Tipos de datos: single | double

sigma — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución t de localización y escala, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'tLocationScale'.

Ejemplo: 'sigma',2

Tipos de datos: single | double

nu — Grados de libertad

5 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Grados de libertad de una distribución t de localización y escala, especificados como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'tLocationScale'.

Ejemplo: 'nu',20

Tipos de datos: single | double

Distribución triangular

A — Límite inferior

0 (predeterminado) | valor de escalar

Límite inferior de una distribución triangular, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Triangular'.

Ejemplo: 'A',-2

Tipos de datos: single | double

B — Localización pico

0.5 (predeterminado) | valor de escalar igual o mayor que A

Localización pico de una distribución triangular, especificada como un valor de escalar igual o mayor que A. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Triangular'.

Ejemplo: 'B',1

Tipos de datos: single | double

C — Límite superior

1 (predeterminado) | valor de escalar igual o mayor que B

Límite superior de una distribución triangular, especificado como un valor de escalar igual o mayor que B. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Triangular'.

Ejemplo: 'C',5

Tipos de datos: single | double

Distribución uniforme

Lower — Límite inferior

0 (predeterminado) | valor de escalar

Límite inferior de una distribución uniforme, especificado como un valor de escalar. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Uniform'.

Ejemplo: 'Lower',-4

Tipos de datos: single | double

Upper — Límite superior

1 (predeterminado) | valor de escalar mayor que Lower

Límite superior de una distribución uniforme, especificado como un valor de escalar mayor que Lower. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Uniform'.

Ejemplo: 'Upper',2

Tipos de datos: single | double

Distribución de Weibull

A — Parámetro de escala

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de escala de una distribución de Weibull, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Weibull'.

Ejemplo: 'A',2

Tipos de datos: single | double

B — Parámetro de forma

1 (predeterminado) | valor de escalar positivo

Parámetro de forma de una distribución de Weibull, especificado como un valor de escalar positivo. Este argumento solo es válido cuando distname es 'Weibull'.

Ejemplo: 'B',5

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

pd — Distribución de probabilidad

objeto de distribución de probabilidad

Distribución de probabilidades, devuelta como un objeto de distribución de probabilidades del tipo especificado por distname.

list — Lista de distribuciones de probabilidades

arreglo de celdas de vectores de caracteres

Lista de distribuciones de probabilidades que makedist puede crear, devueltas como un arreglo de celdas de vectores de caracteres.

Funcionalidad alternativa

App

La app Distribution Fitter abre una interfaz gráfica de usuario para importar datos desde el área de trabajo y ajustar de manera interactiva una distribución de probabilidad a esos datos. A continuación, puede guardar la distribución en el área de trabajo como un objeto de distribución de probabilidad. Abra la app Distribution Fitter utilizando distributionFitter o haga clic en la pestaña Apps.

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

fitdist | distributionFitter

Temas

• Working with Probability Distributions
• Distribuciones admitidas
• Define Custom Distributions Using the Distribution Fitter App