Menemukan distribusi normal suatu kumpulan data bukanlah tugas yang mudah; namun, kita dapat melakukannya di MATLAB menggunakan fitdist() fungsi. Baca panduan ini untuk mempelajari secara detail tentang bekerja dengan distribusi normal di MATLAB menggunakan fitdist() fungsi.
Apa itu Distribusi Normal
A distribusi normal juga disebut distribusi Gaussian yang didefinisikan menggunakan dua parameter; mean dan deviasi standar titik data. Rata-rata mengukur rata-rata nilai data, sedangkan deviasi standar mengukur bagaimana nilai data tersebar di sekitar rata-rata. Dengan kombinasi Mean dan Standar deviasi, kita dapat menghitungnya distribusi normal dari rumus berikut:
Di mana:
- X mewakili nilai kumpulan data.
- f(x) mewakili fungsi probabilitas.
- M menunjukkan
- P menunjukkan deviasi standar.
Cara Melakukan Distribusi Normal di MATLAB Menggunakan Fungsi fitdist()
MATLAB memungkinkan kita menghitung distribusi normal variabel acak menggunakan bawaan fitdist() fungsi. Fungsi ini menghasilkan a distribusi probabilitas normal objek dengan menyesuaikan distribusi yang diberikan ke data masukan. Itu distribusi normal menerima dua parameter sebagai masukan: deviasi standar dan mean. Distribusi normal baku mempunyai nilai rata-rata nol serta simpangan baku satuannya yaitu 1. Artinya distribusi normal berpusat pada nol dan nilai distribusinya tersebar merata pada kedua sisi mean.
Sintaksis
Itu fitdist() di MATLAB dapat digunakan dengan berbagai cara:
pd = fitdist ( X , nama jauh )
pd = fitdist ( X , nama jauh , Nama , Nilai )
pdca , gn , jam ] = fitdist ( X , nama jauh , 'Oleh' , grupvar )
Di Sini:
- Fungsinya pd = fitdist(x,namadist) bertanggung jawab untuk menyesuaikan distribusi yang disediakan oleh distname ke data yang terdapat dalam vektor kolom x untuk menghasilkan objek distribusi probabilitas.
- Fungsinya pd = fitdist(x,namadist,Nama,Nilai) bertanggung jawab untuk membangun objek distribusi probabilitas dengan satu atau lebih argumen pasangan nama-nilai yang menentukan parameter tambahan.
- Fungsinya [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'By',groupvar) bertanggung jawab untuk menyesuaikan distribusi probabilitas yang ditentukan oleh distname ke data dalam vektor kolom x berdasarkan variabel pengelompokan groupvar untuk menghasilkan objek distribusi probabilitas. Ini memberikan kembali array sel objek distribusi probabilitas yang dipasang, dilambangkan sebagai pdca, array sel label grup, dilambangkan sebagai gn, dan array sel tingkat variabel pengelompokan, dilambangkan sebagai gl.
Contoh 1: Cara Mencari Distribusi Normal Menggunakan Fungsi fitdist(x,distname).
Contoh ini cocok dengan a distribusi normal ke data sampel z menggunakan fitdist() fungsi.
memuat pasienDengan = Berat ;
pd = fitdist ( Dengan , 'Normal' )
Contoh 2: Cara Mencari Distribusi Normal Menggunakan fitdist(x,distname,Name,Value) Fungsi
Dalam contoh ini, kita akan menyesuaikan distribusi Kernel ke data sampel menggunakan fitdist() fungsi di MATLAB.
memuat pasienDengan = Berat ;
pd = fitdist ( Dengan , 'Inti' , 'Inti' , 'epanechnikov' )
Contoh 3: Cara Mencari Distribusi Normal Menggunakan Fungsi fitdist(x,distname,'By',groupvar)
Kode MATLAB yang diberikan di bawah ini cocok distribusi normal untuk mengelompokkan data, menghitung dan memplot pdf kedua kelompok data.
memuat pasienDengan = Berat ;
[ pdca , gn , jam ] = fitdist ( Dengan , 'Normal' , 'Oleh' , Jenis kelamin )
perempuan = pdca { 1 }
pria = pdca { 2 }
z_nilai = 80 : 1 : 220 ;
perempuanpdf = pdf ( perempuan , z_nilai ) ;
malepdf = pdf ( pria , z_nilai ) ;
angka
merencanakan ( z_nilai , perempuanpdf , 'Lebar Garis' , 2 )
tunggu
merencanakan ( z_nilai , malepdf , 'Warna' , 'R' , 'Gaya Garis' , ':' , 'Lebar Garis' , 2 )
legenda ( gn , 'Lokasi' , 'Timur laut' )
bertahan
Kesimpulan
Menemukan distribusi normal kumpulan data adalah teknik statistik yang banyak digunakan dalam pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, ilmu data, dan banyak bidang lainnya. Itu dapat ditentukan menggunakan dua parameter; mean serta deviasi standar titik data. Kami dapat memasukkan kumpulan data ke dalam distribusi normal objek menggunakan fitdist() fungsi. Panduan ini telah memberikan dasar-dasarnya distribusi normal fungsi dan cara bekerja dengannya di MATLAB menggunakan fitdist() fungsi.