Mencari taburan normal set data bukanlah tugas yang mudah; walau bagaimanapun, kita boleh melaksanakannya dalam MATLAB menggunakan fitdist() fungsi. Baca panduan ini untuk mengetahui secara terperinci tentang bekerja dengan taburan normal dalam MATLAB menggunakan fitdist() fungsi.
Apakah Taburan Normal
A taburan normal juga dipanggil taburan Gaussian ditakrifkan menggunakan dua parameter; min dan sisihan piawai bagi titik data. Min mengukur purata nilai data, manakala sisihan piawai mengukur cara nilai data tersebar di sekitar min. Dengan gabungan kedua-dua Min dan sisihan Piawai, kita boleh mengira taburan normal daripada formula berikut:
di mana:
- x mewakili nilai set data.
- f(x) mewakili fungsi kebarangkalian.
- m menandakan
- hlm menunjukkan sisihan piawai.
Cara Melakukan Taburan Normal dalam MATLAB Menggunakan Fungsi fitdist().
MATLAB membolehkan kami mengira taburan normal pembolehubah rawak menggunakan terbina dalam fitdist() fungsi. Fungsi ini menghasilkan a taburan kebarangkalian normal objek dengan menyesuaikan taburan yang diberikan kepada data input. The taburan normal menerima dua parameter sebagai input: sisihan piawai dan juga min. Taburan normal piawai mempunyai nilai min sifar serta sisihan piawai unit iaitu 1. Ini bermakna bahawa taburan normal berpusat pada sifar dan nilai taburan tersebar sama rata pada kedua-dua belah min.
Sintaks
The fitdist() dalam MATLAB boleh digunakan dengan cara yang berbeza:
pd = fitdist ( x , distname )
pd = fitdist ( x , distname , Nama , Nilai )
pdca , gn , gl ] = fitdist ( x , distname , 'Oleh' , groupvar )
di sini:
- Fungsinya pd = fitdist(x,distname) bertanggungjawab untuk menyesuaikan taburan yang diberikan oleh nama lain kepada data yang terkandung dalam vektor lajur x untuk menghasilkan objek taburan kebarangkalian.
- Fungsinya pd = fitdist(x,distname,Nama,Nilai) bertanggungjawab untuk membina objek pengedaran kebarangkalian dengan satu atau lebih argumen pasangan nilai-nama yang menentukan parameter tambahan.
- Fungsinya [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'By',groupvar) bertanggungjawab untuk menyesuaikan taburan kebarangkalian yang ditakrifkan dengan nama distname kepada data dalam vektor lajur x berdasarkan kumpulan pembolehubah groupvar untuk menjana objek taburan kebarangkalian. Ia memberikan kembali tatasusunan sel objek taburan kebarangkalian yang dipasang, dilambangkan sebagai pdca, tatasusunan sel label kumpulan, ditandakan sebagai gn, dan tatasusunan sel pengelompokan peringkat pembolehubah, ditandakan sebagai gl.
Contoh 1: Cara Mencari Taburan Normal Menggunakan Fungsi fitdist(x,distname).
Contoh ini sesuai dengan a taburan normal kepada data sampel z menggunakan fitdist() fungsi.
memuatkan pesakitDengan = Berat badan ;
pd = fitdist ( Dengan , 'Biasa' )
Contoh 2: Cara Mencari Taburan Normal Menggunakan fitdist(x,distname,Name,Value) Fungsi
Dalam contoh ini, kami akan menyesuaikan pengedaran Kernel kepada data sampel menggunakan fitdist() berfungsi dalam MATLAB.
memuatkan pesakitDengan = Berat badan ;
pd = fitdist ( Dengan , 'Kernel' , 'Kernel' , 'epanechnikov' )
Contoh 3: Cara Mencari Taburan Normal Menggunakan Fungsi fitdist(x,distname,'By',groupvar)
Kod MATLAB yang diberikan di bawah sesuai taburan normal untuk mengumpulkan data, mengira dan memplot pdf kedua-dua kumpulan data.
memuatkan pesakitDengan = Berat badan ;
[ pdca , gn , gl ] = fitdist ( Dengan , 'Biasa' , 'Oleh' , Jantina )
perempuan = pdca { 1 }
lelaki = pdca { 2 }
z_values = 80 : 1 : 220 ;
perempuanpdf = pdf ( perempuan , z_values ) ;
malepdf = pdf ( lelaki , z_values ) ;
angka
plot ( z_values , perempuanpdf , 'LineWidth' , 2 )
tahan
plot ( z_values , malepdf , 'Warna' , 'r' , 'Gaya Garis' , ':' , 'LineWidth' , 2 )
lagenda ( gn , 'Lokasi' , 'Timur Laut' )
tahan
Kesimpulan
Mencari taburan normal set data ialah teknik statistik yang digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, sains data dan banyak bidang lain. Ia boleh ditakrifkan menggunakan dua parameter; min serta sisihan piawai bagi titik data. Kami boleh memuatkan set data dalam taburan normal objek menggunakan fitdist() fungsi. Panduan ini telah menyediakan asas-asas taburan normal fungsi dan cara bekerja dengannya dalam MATLAB menggunakan fitdist() fungsi.