Fitdist.

适合数据的概率分布对象

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句法

pd = fitdist (x, distname)

pd=fitdist（x，distname，Name，Value）

(pdca gn, gl) = fitdist (x, distname‘由’,groupvar)

(pdca gn, gl) = fitdist (x, distname‘由’,groupvar,名称,值)

描述

例子

pd= fitdist (X那distname.）通过拟合指定的分布来创建概率分布对象distname.到列向量中的数据X．

例子

pd= fitdist (X那distname.那名称，价值）使用由一个或多个名称-值对参数指定的附加选项创建概率分布对象。例如，可以为迭代拟合算法指定审查数据或控制参数。

例子

[pdca那GN.那GL.) = fitdist (X那distname.“通过”,groupvar）通过拟合指定的分布来创建概率分布对象distname.的数据X基于分组变量groupvar．它返回一个拟合概率分布对象的单元阵列，pdca，一个小组标签的细胞阵列，GN.，以及分组变量级别的单元格数组，GL.．

例子

[pdca那GN.那GL.) = fitdist (X那distname.“通过”,groupvar那名称，价值）使用由一个或多个名称-值对参数指定的附加选项返回上述输出参数。例如，可以为迭代拟合算法指定审查数据或控制参数。

例子

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适合数据的正态分布

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个包含患者权重数据的向量。

加载医院x = hospital.Weight;

通过拟合数据来创建一个正态分布对象。

pd = fitdist (x,'普通的'）

正态分布mu = 154 [148.728, 159.272] sigma = 26.5714 [23.3299, 30.8674]

参数估计旁边的区间是分布参数的95%置信区间。

绘制分布图的pdf。

x_values = 50:1:250;y = pdf (pd, x_values);情节(x_values y“线宽”, 2)

图中包含一个坐标轴。轴包含一个线型对象。

将内核分布适合于数据

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个包含患者权重数据的向量。

加载医院x = hospital.Weight;

通过将内核分布对象与数据拟合来创建内核分布对象。使用epannichikov核函数。

pd = fitdist (x,'核心'那'核心'那“埃帕内切尼科夫”）

pd = KernelDistribution Kernel = epanechnikov Bandwidth = 14.3792 万博1manbetxSupport = unbounded

绘制分布图的pdf。

x_values = 50:1:250;y = pdf (pd, x_values);情节(x_values, y)

图中包含一个坐标轴。轴包含一个线型对象。

适合分组数据的正常分布

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个包含患者权重数据的向量。

加载医院x = hospital.Weight;

通过将它们拟合到数据来创建正常分布对象，由患者性别分组。

性别=医院.Sex;[pdca，gn，gl] = fitdist（x，'普通的'那'经过'、性别)

pdca =1×2个单元阵列{1x1 prob.normaldistribution} {1x1 prob.normaldistribution}

gn =2 x1细胞{'女人男人' }

德国劳埃德船级社=2 x1细胞{'女人男人' }

细胞阵列pdca包含两个概率分布对象，每个性别组都是一个。细胞阵列GN.包含两个组标签。细胞阵列GL.包含两个组级别。

查看单元格数组中的每个分布pdca为了比较平均值，μ和标准偏差，Sigma.，按患者性别分组。

女= pdca {1}%女性的分布

正态分布mu = 130.472 [128.183, 132.76] sigma = 8.30339 [6.96947, 10.2736]

男性= PDCA {2}%男性分布情况

正态分布mu = 180.532 [177.833, 183.231] sigma = 9.19322 [7.63933, 11.5466]

计算每个分发版的pdf。

x_值=50:1:250；femalepdf=pdf（女性，x_值）；malepdf=pdf（男性，x_值）；

绘制PDF，以便按性别直观比较体重分布。

图绘制(x_values femalepdf,“线宽”，2）持有在情节(x_values malepdf,“颜色”那'r'那“线条样式”那“:”那“线宽”，2）传奇（GN，“位置”那“东北”)举行从

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。这些物品代表女性，男性。

将内核分发拟合到分组数据

打开生活的脚本

加载示例数据。创建一个包含患者权重数据的向量。

加载医院x = hospital.Weight;

通过将它们与数据进行拟合，创建内核分布对象，并按患者性别分组。使用三角核函数。

性别=医院.Sex;[pdca，gn，gl] = fitdist（x，'核心'那'经过'、性别、'核心'那'三角形'）;

查看单元格数组中的每个分布pdca查看每种性别的内核发行版。

女= pdca {1}%女性的分布

女性= kerneldistribution kernel =三角带宽= 4.25894支持=无限制万博1manbetx

男性= PDCA {2}%男性分布情况

男性=内核分布内核=三角形带宽=5.08961支持=无限万博1manbetx

计算每个分发版的pdf。

x_值=50:1:250；femalepdf=pdf（女性，x_值）；malepdf=pdf（男性，x_值）；

绘制PDF，以便按性别直观比较体重分布。

图绘制(x_values femalepdf,“线宽”，2）持有在情节(x_values malepdf,“颜色”那'r'那“线条样式”那“:”那“线宽”，2）传奇（GN，“位置”那“东北”)举行从

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。这些物品代表女性，男性。

输入参数

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`X`-输入数据
列向量

输入数据，指定为列向量。Fitdist.忽略南值X．此外,任何南截尾向量或频率向量中的值导致Fitdist.忽略中的相应值X．

数据类型:双

`distname.`-分布的名字
特征向量|字符串标量

分发名称，指定为以下字符向量或字符串标量之一。指定的分布distname.确定返回的概率分布对象的类型。

分布的名字	描述	分布对象
`“β”`	贝塔分布	`BetaDistribution`
`'二重子'`	二项分布	`二元分布`
`“BirnbaumSaunders”`	Birnbaum-Saunders分销	`BirnbaumSaundersDistribution`
`“毛刺”`	毛刺分布	`BurrDistribution`
`'指数'`	指数分布	`ExponentialDistribution`
`'extremevalue'`	极端值分布	`extremevaluepistribution.`
`“伽马”`	伽马分布	`伽玛分布`
`“GeneralizedExtremeValue”`	广义极值分布	`GeneralizedExtremeValueDistribution`
`“GeneralizedPareto”`	广义帕累托分布	`GeneralizedParetoDistribution`
`“HalfNormal”`	半正态分布	`半正态分布`
`'Inversegaussian'`	逆高斯分布	`InverseGaussianDistribution`
`'核心'`	内核分配	`核分布`
`'逻辑'`	物流分布	`LogisticDistribution.`
`“Loglogistic”`	LogLogistic分布	`对数分布`
`对数正态的`	对数正态分布	`LognormalDistribution`
`“Nakagami”`	Nakagami分布	`nakagamidistribution.`
`“NegativeBinomial”`	负二项分分布	`负性矛盾`
`'普通的'`	正态分布	`NormalDistribution`
`“泊松”`	泊松分布	`PoissonDistribution`
`“瑞利”`	瑞利分布	`雷氏分布`
`'riician'`	Rician分布	`RicianDistribution`
`“稳定”`	稳定分布	`稳定性分布`
`“tLocationScale”`	T.Location-Scale分布	`Tlocationscaledistribution.`
`“威布尔”`	威布尔分布	`威布尔分布`

`groupvar`-分组变量
分类阵列|逻辑或数字向量|字符数组|字符串数组|字符向量的单元格数组

分组变量，指定为分类阵列，逻辑或数字矢量，字符数组，字符串数组或字符向量阵列。分组变量中的每个唯一值都定义了一个组。

例如，如果性别是具有值的字符向量的单元格数组'男性'和'女性'，您可以使用性别作为分组变量，以按性别拟合到数据的分发。

通过指定分组变量的单元格数组，可以使用多个分组变量。如果观察值具有所有指定分组变量的公共值，则将它们放在同一组中。

例如，如果吸烟者逻辑向量有值吗0.不吸烟人士及1对于吸烟者，然后指定单元格数组{性别、吸烟}将观察分为四组:男性吸烟者，男性不吸烟者，女性吸烟者和女性不吸烟者。

例子:{性别、吸烟}

数据类型:分类|逻辑|单|双|字符|字符串|细胞

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值参数。的名字是参数名称和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数名称1，值1，…，名称，值．

例子:fitdist (x,“仁”,“仁”,“三角形”)中的数据拟合内核分布对象X使用三角核函数。

`“审查”`-审查数据的逻辑标志
`0.`(默认)|逻辑值向量

审查数据的逻辑标志，指定为逗号分隔对，由“审查”和输入向量大小相同的逻辑值向量X．价值是1当相应的元素中X是经过右翼审查的观察和0.当对应的元素是精确的观测值时。默认值是的向量0.S，表明所有的观测结果都是准确的。

Fitdist.忽略任何一个南这个截尾向量的值。此外,任何南值X或者是频率矢量引起的Fitdist.忽略截尾向量中对应的值。

此参数仅当distname.是“BirnbaumSaunders”那“毛刺”那'指数'那'extremevalue'那“伽马”那'Inversegaussian'那'核心'那'逻辑'那“Loglogistic”那对数正态的那“Nakagami”那'普通的'那'riician'那“tLocationScale”,或“威布尔”．

数据类型:逻辑

`“频率”`-观察频率
`1`(默认)|非负整数值的向量

观察频率，指定为逗号分隔对，包括“频率”和输入向量大小相同的非负整数值向量X．频率向量中的每个元素指定了中相应元素的频率X．默认值是的向量1s、指示中的每个值X只出现一次。

Fitdist.忽略任何一个南这个频率向量的值。此外,任何南值X还是审查向量的原因Fitdist.忽略频率向量中相应的值。

数据类型:单|双

`“选项”`-控制参数
结构

控制参数为迭代拟合算法，指定为逗号分隔对组成“选项”以及你创建的结构statset．

数据类型:塑造

`“NTrials”`-数量的试验
正整数的值

二项分布的试验次数，指定为逗号分隔对组成“NTrials”和一个正整数。您必须指定distname.作为'二重子'使用此选项。

数据类型:单|双

`'theta'`-阈值参数
`0.`(默认)|标量值

广义帕累托分布的阈值参数，指定为逗号分隔对组成'theta'和标量值。您必须指定distname.作为“GeneralizedPareto”使用此选项。

数据类型:单|双

`“亩”`-位置参数
0.(默认)|标量值

半正态分布的位置参数，指定为逗号分隔对“亩”和标量值。您必须指定distname.作为“HalfNormal”使用此选项。

数据类型:单|双

`'核心'`-内核流畅的类型
`'普通的'`(默认)|`“盒子”`|`'三角形'`|`“埃帕内切尼科夫”`

内核平滑类型，指定为逗号分隔对组成'核心'和以下之一：

'普通的'
“盒子”
'三角形'
“埃帕内切尼科夫”

您必须指定distname.作为'核心'使用此选项。

`'万博1manbetx支持'`-内核密度支持万博1manbetx
`“无限”`(默认)|`“积极”`|双元素向量

内核密度支持，指定为逗号分隔对万博1manbetx组成'万博1manbetx支持'和“无限”那“积极”，或二元素向量。

`“无限”`	密度可以延伸到整个实线。
`“积极”`	密度仅限于正值。

或者，您可以指定两个元素向量，为密度的支撑提供有限的下限和上限。万博1manbetx

您必须指定distname.作为'核心'使用此选项。

数据类型:单|双|字符|字符串

`“宽度”`-内核平滑窗口的带宽
标量值

内核平滑窗口的带宽，指定为逗号分隔的配对组成“宽度”和标量值。使用的默认值Fitdist.是估计正常密度的最佳值，但您可能希望选择一个较小的值来显示特征，如多个模式。您必须指定distname.作为'核心'使用此选项。

数据类型:单|双

输出参数

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`pd`——概率分布
概率分布对象

概率分布，作为概率分布对象返回。指定的分布distname.确定返回的概率分布对象的类类型。查阅distname.值和相应的概率分布对象，参见distname.．

`pdca`-概率分布对象
单元阵列

指定类型的概率分布对象distname.，作为单元格数组返回。查阅distname.值和相应的概率分布对象，参见distname.．

`GN.`——组标签
字符向量的单元格数组

组标签，作为字符向量的单元格数组返回。

`GL.`- 分组可变级别
字符向量的单元格数组

分组变量级别，作为字符向量的单元格数组返回，每个分组变量包含一列。

算法

这Fitdist.函数使用极大似然估计拟合大多数分布。两个例外是正态分布和对数正态分布与未删失数据。

对于非截尾数正态分布，参数的估计值是方差无偏估计的平方根。
对于非截尾对数正态分布，参数的估计值为数据对数方差的无偏估计的平方根。

选择功能

应用程序

这分布更健康应用程序打开一个图形用户界面，你可以从工作空间导入数据，并交互式地匹配数据的概率分布。然后，您可以将该分布保存为概率分布对象到工作区中。打开分布钳工应用程序使用分配器，或单击“应用程序”选项卡上的“分发Fitter”。

工具书类

约翰逊，n.l.， S. Kotz和N. Balakrishnan。连续单变量分布．第1卷，霍博肯，新泽西州:Wiley-Interscience, 1993。

约翰逊，n.l.， S. Kotz和N. Balakrishnan。连续单变量分布．卷。2，Hoboken，NJ：Wiley-Interscience，1994。

鲍曼，A. W.和阿扎里尼。应用平滑技术进行数据分析. 纽约：牛津大学出版社，1997。

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项及限制:

万博1manbetx支持的语法是:
```
pd= fitdist (X那distname.）pd= fitdist (X那distname.那名称，价值）
```
代码生成不支持包含分组变量的语法万博1manbetx“通过”,groupvar以及相关的输出参数pdca那GN.,GL.．
Fitdist.万博1manbetx支持生成beta、指数、极值、对数正态、正态和Weibull分布的代码。
- 的价值distname.可“β”那'指数'那'extremevalue'那对数正态的那'普通的'或“威布尔”．
- 的价值distname.必须是编译时间常数。
价值X那“审查”,“频率”必须不包含南值。
代码生成忽略“频率”分布的值。而不是指定“频率”值，手动添加重复值X这样的价值X有你想要的频率。
代码生成不支持以下输入参数:万博1manbetxgroupvar那NTrials那θ那μ那内核那万博1manbetx,宽度．
名称-值对参数中的名称必须是编译时常量。
这些对象功能pd万博1manbetx支持代码生成：CDF.那icdf那IQR.那意思是那中位数那PDF.那性病那截断,var．

有关代码生成的更多信息，请参阅代码生成简介和概率分布对象的代码生成．

也可以看看

分配器|histfit|makedist|大中型企业|PARAMCI.

话题

在R2009A介绍

Fitdist.

句法

描述

例子

适合数据的正态分布

将内核分布适合于数据

适合分组数据的正常分布

将内核分发拟合到分组数据

输入参数

`X`-输入数据
列向量

`distname.`-分布的名字
特征向量|字符串标量

`groupvar`-分组变量
分类阵列|逻辑或数字向量|字符数组|字符串数组|字符向量的单元格数组

名称值对参数

`“审查”`-审查数据的逻辑标志
`0.`(默认)|逻辑值向量

`“频率”`-观察频率
`1`(默认)|非负整数值的向量

`“选项”`-控制参数
结构

`“NTrials”`-数量的试验
正整数的值

`'theta'`-阈值参数
`0.`(默认)|标量值

`“亩”`-位置参数
0.(默认)|标量值

`'核心'`-内核流畅的类型
`'普通的'`(默认)|`“盒子”`|`'三角形'`|`“埃帕内切尼科夫”`

`'万博1manbetx支持'`-内核密度支持万博1manbetx
`“无限”`(默认)|`“积极”`|双元素向量

`“宽度”`-内核平滑窗口的带宽
标量值

输出参数

`pd`——概率分布
概率分布对象

`pdca`-概率分布对象
单元阵列

`GN.`——组标签
字符向量的单元格数组

`GL.`- 分组可变级别
字符向量的单元格数组

算法

选择功能

应用程序

工具书类

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

也可以看看

话题

统计和机器学习工具箱文档

万博1manbetx

掌握机器学习：使用MATLAB逐步指南

Fitdist.

句法

描述

例子

适合数据的正态分布

将内核分布适合于数据

适合分组数据的正常分布

将内核分发拟合到分组数据

输入参数

X-输入数据列向量

distname.-分布的名字特征向量|字符串标量

groupvar-分组变量分类阵列|逻辑或数字向量|字符数组|字符串数组|字符向量的单元格数组

名称值对参数

“审查”-审查数据的逻辑标志0.(默认)|逻辑值向量

“频率”-观察频率1(默认)|非负整数值的向量

“选项”-控制参数结构

“NTrials”-数量的试验正整数的值

'theta'-阈值参数0.(默认)|标量值

“亩”-位置参数0.(默认)|标量值

'核心'-内核流畅的类型'普通的'(默认)|“盒子”|'三角形'|“埃帕内切尼科夫”

'万博1manbetx支持'-内核密度支持万博1manbetx“无限”(默认)|“积极”|双元素向量

“宽度”-内核平滑窗口的带宽标量值

输出参数

pd——概率分布概率分布对象

pdca-概率分布对象单元阵列

GN.——组标签字符向量的单元格数组

GL.- 分组可变级别字符向量的单元格数组

算法

选择功能

应用程序

工具书类

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

也可以看看

话题

统计和机器学习工具箱文档

万博1manbetx

掌握机器学习：使用MATLAB逐步指南

`X`-输入数据
列向量

`distname.`-分布的名字
特征向量|字符串标量

`groupvar`-分组变量
分类阵列|逻辑或数字向量|字符数组|字符串数组|字符向量的单元格数组

`“审查”`-审查数据的逻辑标志
`0.`(默认)|逻辑值向量

`“频率”`-观察频率
`1`(默认)|非负整数值的向量

`“选项”`-控制参数
结构

`“NTrials”`-数量的试验
正整数的值

`'theta'`-阈值参数
`0.`(默认)|标量值

`“亩”`-位置参数
0.(默认)|标量值

`'核心'`-内核流畅的类型
`'普通的'`(默认)|`“盒子”`|`'三角形'`|`“埃帕内切尼科夫”`

`'万博1manbetx支持'`-内核密度支持万博1manbetx
`“无限”`(默认)|`“积极”`|双元素向量

`“宽度”`-内核平滑窗口的带宽
标量值

`pd`——概率分布
概率分布对象

`pdca`-概率分布对象
单元阵列

`GN.`——组标签
字符向量的单元格数组

`GL.`- 分组可变级别
字符向量的单元格数组

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。