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NormalDistribution

Objeto de distribución de probabilidad normal

Descripción

Un objeto NormalDistribution está compuesto por parámetros, una descripción del modelo y datos de muestra de una distribución de probabilidad normal.

La distribución normal, a veces llamada gausiana, es una familia de curvas de dos parámetros. La justificación habitual del uso de la distribución normal para la modelización es el teorema del límite central, que establece, a grandes rasgos, que la suma de muestras independientes de cualquier distribución con media y varianza finitas converge a la distribución normal a medida que el tamaño de la muestra se eleva al infinito.

La distribución normal utiliza los siguientes parámetros.

ParámetroDescripciónSoporte
mu (μ)Media<μ<
sigma (σ)Desviación estándarσ0

Creación

Hay varias formas de crear un objeto de distribución de probabilidad NormalDistribution:

  • Crear una distribución con valores de parámetros especificados usando makedist.

  • Ajustar una distribución a datos usando fitdist.

  • Ajustar una distribución a datos de forma interactiva usando la app Distribution Fitter.

Propiedades

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Parámetros de la distribución

La media de la distribución normal, especificada como un valor de escalar.

Tipos de datos: single | double

La desviación estándar de la distribución normal, especificada como un valor de escalar no negativo.

Puede especificar que sigma sea igual a 0 cuando crea un objeto usando makedist. Algunas funciones de objeto son compatibles con un objeto pd cuando la desviación estándar es igual a 0. Por ejemplo, random(pd) siempre devuelve mu, y cdf(pd,x) devuelve 0 o 1. La salida es 0 si x es menor que mu, y 1 en el caso contrario. mean, std y var devuelven la media, la desviación estándar y la varianza de pd, respectivamente.

Tipos de datos: single | double

Características de la distribución

Esta propiedad es de solo lectura.

El indicador lógico de distribución truncada, especificado como un valor lógico. Si IsTruncated es igual a 0, no se trata de una distribución truncada. Si IsTruncated es igual a 1, se trata de una distribución truncada.

Tipos de datos: logical

Esta propiedad es de solo lectura.

El número de parámetros de la distribución de probabilidad, especificado como un valor entero positivo.

Tipos de datos: double

Esta propiedad es de solo lectura.

La matriz de covarianzas de las estimaciones de los parámetros, especificada como una matriz de p por p, en la que p es el número de parámetros de la distribución. El elemento (i, j) es la covarianza entre las estimaciones del parámetro número i y el parámetro número j. El elemento (i, i) es la varianza estimada del parámetro número i. Si el parámetro i es fijo en lugar de una estimación obtenida ajustando la distribución a los datos, entonces los elementos (i, i) de la matriz de covarianzas son 0.

Tipos de datos: double

Esta propiedad es de solo lectura.

El indicador lógico de los parámetros fijos, especificado como un arreglo de valores lógicos. Si 0, el parámetro correspondiente en el arreglo ParameterNames no es fijo. Si 1, el parámetro correspondiente del arreglo ParameterNames es fijo.

Tipos de datos: logical

Esta propiedad es de solo lectura.

Los valores de los parámetros de la distribución, especificados como un vector de valores de escalar.

Tipos de datos: single | double

Esta propiedad es de solo lectura.

El intervalo de truncamiento de la distribución de probabilidad, especificado como un vector de valores de escalar que contiene los límites inferior y superior de truncamiento.

Tipos de datos: single | double

Otras propiedades del objeto

Esta propiedad es de solo lectura.

El nombre de la distribución de probabilidad, especificado como un vector de caracteres.

Tipos de datos: char

Esta propiedad es de solo lectura.

Los datos utilizados en el ajuste de la distribución, especificados como una estructura que contiene los siguientes elementos:

  • data: El vector de datos utilizado en el ajuste de la distribución.

  • cens: El vector que desea censurar. Esta propiedad debe quedar en blanco si no desea especificar ninguno.

  • freq: El vector de frecuencia. Esta propiedad debe quedar en blanco si no desea especificar ninguno.

Tipos de datos: struct

Esta propiedad es de solo lectura.

Las descripciones de los parámetros de la distribución, especificadas como un arreglo de celdas de vectores de caracteres. Cada celda contiene una breve descripción de uno de los parámetros de la distribución.

Tipos de datos: char

Esta propiedad es de solo lectura.

Los nombres de los parámetros de la distribución, especificados como un arreglo de celdas de vectores de caracteres.

Tipos de datos: char

Funciones del objeto

cdfFunción de distribución acumulativa
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
icdfInverse cumulative distribution function
iqrInterquartile range of probability distribution
meanMean of probability distribution
medianMedian of probability distribution
negloglikNegative loglikelihood of probability distribution
paramciConfidence intervals for probability distribution parameters
pdfFunción de densidad de probabilidad
proflikProfile likelihood function for probability distribution
randomNúmeros aleatorios
stdStandard deviation of probability distribution
truncateTruncate probability distribution object
varVariance of probability distribution

Ejemplos

contraer todo

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

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Cree un objeto de distribución normal especificando los valores de los parámetros.

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

  Normal distribution
       mu = 75
    sigma = 10

Calcule el rango intercuartil de la distribución.

r = iqr(pd)
r = 13.4898

Cargue los datos de muestra y cree un vector que contenga la primera columna de datos de notas de exámenes de los alumnos.

load examgrades
x = grades(:,1);

Cree un objeto de distribución normal ajustándolo a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

Los intervalos que aparecen junto a las estimaciones de los parámetros son los intervalos de confianza del 95% para los parámetros de la distribución.

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido en R2013a