- 正态(或高斯)分布
- 威布尔分布
- 广义极值分布
- 物流配送
- 内核分配
- 连系动词(多元分布)
非参数分布是提供纯粹基于样本数据的概率密度函数估计的概率分布。当数据不能被参数分布准确描述时,这是首选。一些常见的非参数概率分布包括:
- 内核分配
- 经验累积分布
- 分段线性分布
- 带帕累托尾部的分段分布
- 三角形分布
利用极大似然估计,参数分布可以很容易地拟合数据。然后使用拟合的分布执行进一步的分析,计算汇总统计,评估概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF),并评估分布与数据的拟合程度。
有关分布类型、分布拟合、可视化分布和生成随机数的更多信息,请参见统计和机器学习工具箱™使用MATLAB®.