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연속 분포
실수 값 분포에서 표본 계산, 피팅 또는 생성
연속 확률 분포는 확률 변수가 어떠한 값도 취할 수 있는 분포입니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 확률 분포 객체, 명령줄 함수, 대화형 방식 앱을 포함하여 연속 확률 분포를 다룰 수 있는 여러 가지 방법을 제공합니다. 이러한 옵션에 대한 자세한 내용은확률 분포 사용하기항목을참조하십시오。
범주
- 베타 분포
베타 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 번바움-손더스(Birnbaum-Saunders) 분포
번바움-손더스 분포에서 임의 표본을 피팅, 실행, 생성 - 버(Burr) 제12종 분포
버 제12종 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 카이제곱 분포
카이제곱 분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 지수 분포
지수 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 극값 분포
극값 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - F 분포
F 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 감마 분포
감마 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 일반화 극값 분포
일반화 극값 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 일반화 파레토 분포
일반화 파레토 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 절반 정규분포
절반 정규분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 역가우스 분포
역가우스 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 커널 분포
커널 함수를 기반으로 하여 평활화된 분포 피팅 및 분포 실행 - 로지스틱 분포
로지스틱 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 로그-로지스틱 분포
로그-로지스틱 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 로그 정규분포
로그 정규분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - Loguniform분포
Loguniform분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 나카가미(Nakagami) 분포
나카가미 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 비중심 카이제곱 분포
비중심 카이제곱 분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 비중심 F 분포
비중심 F 분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 비중심 t 분포
비중심 t 분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 정규분포
정규(가우스) 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 조각별 선형 분포
조각별 선형 분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 레일리(Rayleigh) 분포
레일리 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 라이시안(Rician) 분포
라이시안 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 안정분포
안정분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 스튜던트 t 분포
스튜던트 t 분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - t 위치-척도 분포
t 위치-척도 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성 - 삼각형분포
삼각형분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 균등분포(연속)
연속 균등분포에서 임의 표본 실행 및 생성 - 베이불(Weibull) 분포
베이불 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성