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mean

Media de la distribución de probabilidad

Sintaxis

m = mean(pd)

Descripción

m = mean(pd) devuelve la media m de la distribución de probabilidad pd.

Ejemplos

Media de la distribución ajustada

Cargue los datos de muestra. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de las notas de los alumnos en un examen.

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]

La visualización del objeto de distribución incluye las estimaciones de los parámetros para la media (mu) y la desviación estándar (sigma), y los intervalos de confianza del 95% para los parámetros.

Calcule la media de la distribución ajustada.

m = mean(pd)

m = 75.0083

La media de la distribución normal es igual al parámetro mu.

Media de la distribución sesgada

Cree un objeto de distribución de probabilidad de Weibull.

pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)

pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 5
    B = 2

Calcule la media de la distribución.

mean = mean(pd)

mean = 4.4311

Media de una distribución uniforme

Cree un objeto de distribución uniforme.

pd = makedist('Uniform','lower',-3,'upper',5)

pd = 
  UniformDistribution

  Uniform distribution
    Lower = -3
    Upper =  5

Calcule la media de la distribución.

m = mean(pd)

m = 1

Media de una distribución de kernel

Cargue los datos de muestra. Cree un objeto de distribución de probabilidad ajustando una distribución de kernel a los datos de millas por galón (MPG).

load carsmall;
pd = fitdist(MPG,'Kernel')

pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 4.11428
    Support = unbounded

Calcule la media de la distribución.

mean(pd)

ans = 23.7181

Argumentos de entrada

pd — Distribución de probabilidad

objeto de distribución de probabilidad

Distribución de probabilidad, especificada como uno de los objetos de distribución de probabilidad de la siguiente tabla.

Objeto de distribución	Función o app utilizada para crear el objeto de distribución de probabilidad
BetaDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BinomialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BirnbaumSaundersDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BurrDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
ExponentialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
ExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GammaDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedParetoDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
HalfNormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
InverseGaussianDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
KernelDistribution	fitdist, Distribution Fitter
LogisticDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LoglogisticDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LognormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
NegativeBinomialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
NormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
RayleighDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
RicianDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
StableDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
tLocationScaleDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter

Argumentos de salida

m — Media

valor de escalar

Media de la distribución de probabilidad, devuelta como un valor de escalar.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• El argumento de entrada pd puede ser un objeto de distribución de probabilidad ajustado para distribuciones beta, exponenciales, de valores extremos, lognormales, normales y de Weibull. Cree pd ajustando una distribución de probabilidad a datos de muestra a partir de la función (fitdist). Para ver un ejemplo, consulte Code Generation for Probability Distribution Objects.

Para obtener más información sobre la generación de código, consulte Introduction to Code Generation y General Code Generation Workflow.

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

median | std | makedist | fitdist | Distribution Fitter

Temas

• Working with Probability Distributions
• Distribuciones admitidas