中位数

概率分布的中值

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m =值(pd)

米=中位数（PD)返回值米对于概率分布PD

开立真实脚本

加载样本数据。创建包含的学生的考试级数据的第一列的向量。

负载examgradesx =成绩(:1);

通过将其与数据拟合，创建正态分布对象。

pd = fitdist (x,“正常”)

正态分布mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846] sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]

计算拟合分布的中值。

m =值(pd)

m = 75.0083

对于对称分布，比如正态分布，中位数等于均值，亩。

开立真实脚本

创建一个威布尔概率分布对象。

pd = makedist (“韦伯”,“一个”5，“b”,2)

PD =韦伯分布威布尔分布A = 5 B = 2

计算分布的中值。

m =值(pd)

m = 4.1628

对于像威布尔分布这样的偏态分布，中位数和均值可能不相等。

计算威布尔分布的平均值，并将其与中值进行比较。

的意思= (pd)

平均= 4.4311

分布的均值大于中等更大。

绘制pdf以可视化分发。

x = [0: .1:15];pdf = pdf (pd, x);情节(x, pdf)

概率分布，指定为使用下列选项之一创建的概率分布对象。

功能或应用程序	描述
`makedist`	使用指定的参数值创建概率分布对象。
`fitdist`	拟合一个概率分布对象到样本数据。
分布更健康	适合使用交互式分布钳工应用的概率分布来采样数据和拟合对象导出到工作空间。