確率分布オブジェクトの作成
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構文
pd = makedist(distname)
pd = makedist(distname,Name,Value)
list = makedist
makedist -reset
説明
例
pd = makedist(distname) で、既定のパラメーター値を使用して、分布 distname の確率分布オブジェクトを作成します。
例
pd = makedist(distname,Name,Value) は、名前と値のペア引数で指定された 1 つ以上の分布パラメーター値をもつ確率分布オブジェクトを作成します。
list = makedist は、makedist で作成できる確率分布のリストが含まれている cell 配列 list を返します。
makedist -reset は、prob という名前の名前空間に含まれているファイルのパスを検索し、ProbabilityDistribution から派生するクラスを実装することにより、分布のリストをリセットします。この構文は、カスタム分布関数を定義した後で使用します。詳細については、分布フィッター アプリの使用によるカスタム分布の定義を参照してください。
例
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既定のパラメーター値を使用して正規分布オブジェクトを作成する
ライブ スクリプトを開く
標準正規分布のパラメーターに対応する既定のパラメーター値を使用して正規分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Normal')pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 0 sigma = 1
pd のオブジェクト関数を使用して、分布の評価と乱数の生成を実行できます。サポートされるオブジェクト関数を表示します。
methods(pd)
Methods for class prob.NormalDistribution:cdf gather icdf iqr mean median negloglik paramci pdf plot proflik random std truncate var
たとえば、関数 iqr を使用して、分布の四分位数間範囲を計算します。
r = iqr(pd)
r = 1.3490
既定のパラメーター値を使用してガンマ分布オブジェクトを作成する
ライブ スクリプトを開く
既定のパラメーター値を使用してガンマ分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Gamma')pd = GammaDistribution Gamma distribution a = 1 b = 1
ガンマ分布の平均値を計算します。
mean = mean(pd)
mean = 1
正規分布オブジェクトのパラメーターを指定する
ライブ スクリプトを開く
パラメーター値 mu = 75 および sigma = 10 をもつ正規分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10)
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 75 sigma = 10
ガンマ分布オブジェクトのパラメーターを指定する
ライブ スクリプトを開く
パラメーター値 a = 3 と既定の値 b = 1 をもつガンマ分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Gamma','a',3)
pd = GammaDistribution Gamma distribution a = 3 b = 1
入力引数
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distname — 分布名
文字ベクトル | string スカラー
分布名。以下のいずれかの文字ベクトルまたは string スカラーを指定します。distname で指定された分布により、返される確率分布オブジェクトのタイプが決まります。
| 分布名 | 説明 | 分布オブジェクト |
|---|---|---|
'Beta' | ベータ分布 | BetaDistribution |
'Binomial' | 二項分布 | BinomialDistribution |
'BirnbaumSaunders' | バーンバウム・サンダース分布 | BirnbaumSaundersDistribution |
'Burr' | ブール分布 | BurrDistribution |
'Exponential' | 指数分布 | ExponentialDistribution |
'ExtremeValue' | 極値分布 | ExtremeValueDistribution |
'Gamma' | ガンマ分布 | GammaDistribution |
'GeneralizedExtremeValue' | 一般化極値分布 | GeneralizedExtremeValueDistribution |
'GeneralizedPareto' | 一般化パレート分布 | GeneralizedParetoDistribution |
'HalfNormal' | 半正規分布 | HalfNormalDistribution |
'InverseGaussian' | 逆ガウス分布 | InverseGaussianDistribution |
'Logistic' | ロジスティック分布 | LogisticDistribution |
'Loglogistic' | 対数ロジスティック分布 | LoglogisticDistribution |
'Lognormal' | 対数正規分布 | LognormalDistribution |
'Loguniform' | 対数一様分布 | LoguniformDistribution |
'Multinomial' | 多項分布 | MultinomialDistribution |
'Nakagami' | 仲上分布 | NakagamiDistribution |
'NegativeBinomial' | 負の二項分布 | NegativeBinomialDistribution |
'Normal' | 正規分布 | NormalDistribution |
'PiecewiseLinear' | 区分的線形分布 | PiecewiseLinearDistribution |
'Poisson' | ポアソン分布 | PoissonDistribution |
'Rayleigh' | レイリー分布 | RayleighDistribution |
'Rician' | ライス分布 | RicianDistribution |
'Stable' | 安定分布 | StableDistribution |
'tLocationScale' | t 位置-スケール分布 | tLocationScaleDistribution |
'Triangular' | 三角分布 | TriangularDistribution |
'Uniform' | 一様分布 | UniformDistribution |
'Weibull' | ワイブル分布 | WeibullDistribution |
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。
R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。
例: makedist('Normal','mu',10) は、パラメーター mu が 10 でパラメーター sigma が既定値の 1 と等しい正規分布を指定します。
ベータ分布
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a — 最初の形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ベータ分布の最初の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Beta' である場合のみ有効です。
例: 'a',3
データ型: single | double
b — 2 番目の形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ベータ分布の 2 番目の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Beta' である場合のみ有効です。
例: 'b',5
データ型: single | double
二項分布
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N — 試行回数
1 (既定値) | 正の整数値
二項分布の試行回数。正の整数値として指定します。この引数は、distname が 'Binomial' である場合のみ有効です。
例: 'N',25
データ型: single | double
p — 成功確率
0.5 (既定値) | [0,1] の範囲のスカラー値
二項分布の各試行の成功確率。[0,1] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Binomial' である場合のみ有効です。
例: 'p',0.25
データ型: single | double
バーンバウム・サンダース分布
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beta — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
バーンバウム・サンダース分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'BirnbaumSaunders' である場合のみ有効です。
例: 'beta',2
データ型: single | double
gamma — 形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
バーンバウム・サンダース分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'BirnbaumSaunders' である場合のみ有効です。
例: 'gamma',0.5
データ型: single | double
ブール分布
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alpha — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ブール分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Burr' である場合のみ有効です。
例: 'alpha',2
データ型: single | double
c — 最初の形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ブール分布の最初の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Burr' である場合のみ有効です。
例: 'c',2
データ型: single | double
k — 2 番目の形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ブール分布の 2 番目の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Burr' である場合のみ有効です。
例: 'k',5
データ型: single | double
指数分布
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mu — 平均
1 (既定値) | 正のスカラー値
指数分布の平均。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Exponential' である場合のみ有効です。
例: 'mu',5
データ型: single | double
極値分布
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mu — 位置パラメーター
0 (既定値) | スカラー値
極値分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'ExtremeValue' である場合のみ有効です。
例: 'mu',-2
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
極値分布のスケール パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'ExtremeValue' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
ガンマ分布
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a — 形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ガンマ分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Gamma' である場合のみ有効です。
例: 'a',2
データ型: single | double
b — スケール パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
ガンマ分布のスケール パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Gamma' である場合のみ有効です。
例: 'b',0
データ型: single | double
一般化極値分布
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k — 形状パラメーター
0 (既定値) | スカラー値
一般化極値分布の形状パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'GeneralizedExtremeValue' である場合のみ有効です。
例: 'k',0
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
一般化極値分布のスケール パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'GeneralizedExtremeValue' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
mu — 位置パラメーター
0 (既定値) | スカラー値
一般化極値分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'GeneralizedExtremeValue' である場合のみ有効です。
例: 'mu',1
データ型: single | double
一般化パレート分布
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k — 形状パラメーター
1 (既定値) | スカラー値
一般化パレート分布の形状パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'GeneralizedPareto' である場合のみ有効です。
例: 'k',0
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
一般化パレート分布のスケール パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'GeneralizedPareto' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
theta — 位置 (しきい値) パラメーター
1 (既定値) | スカラー値
一般化パレート分布の位置 (しきい値) パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'GeneralizedPareto' である場合のみ有効です。
例: 'theta',2
データ型: single | double
半正規分布
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mu — 位置パラメーター
0 (既定値) | スカラー値
半正規分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'HalfNormal' である場合のみ有効です。
例: 'mu',1
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
半正規分布のスケール パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'HalfNormal' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
逆ガウス分布
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mu — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
逆ガウス分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'InverseGaussian' である場合のみ有効です。
例: 'mu',2
データ型: single | double
lambda — 形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
逆ガウス分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'InverseGaussian' である場合のみ有効です。
例: 'lambda',4
データ型: single | double
ロジスティック分布
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mu — 平均
0 (既定値) | スカラー値
ロジスティック分布の平均。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Logistic' である場合のみ有効です。
例: 'mu',2
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
ロジスティック分布のスケール パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Logistic' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',4
データ型: single | double
対数ロジスティック分布
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mu — 対数値の平均
0 (既定値) | スカラー値
対数ロジスティック分布の対数値の平均。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Loglogistic' である場合のみ有効です。
例: 'mu',2
データ型: single | double
sigma — 対数値のスケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
対数ロジスティック分布の対数値のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Loglogistic' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',4
データ型: single | double
対数正規分布
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mu — 対数値の平均
0 (既定値) | スカラー値
対数正規分布の対数値の平均。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Lognormal' である場合のみ有効です。
例: 'mu',2
データ型: single | double
sigma — 対数値の標準偏差
1 (既定値) | 非負のスカラー値
対数正規分布の対数値の標準偏差。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Lognormal' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
対数一様分布
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Lower — 下限
1 (既定値) | 非負のスカラー値
対数一様分布の下限。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Loguniform' である場合のみ有効です。
例: 'Lower',2
データ型: single | double
Upper — 上限
4 (既定値) | Lower より大きいスカラー値
対数一様分布の上限。Lower より大きいスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Loguniform' である場合のみ有効です。
例: 'Upper',6
データ型: single | double
多項分布
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仲上分布
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mu — 形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
仲上分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Nakagami' である場合のみ有効です。
例: 'mu',5
データ型: single | double
omega — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
仲上分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Nakagami' である場合のみ有効です。
例: 'omega',5
データ型: single | double
負の二項分布
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R — 成功回数
1 (既定値) | 正のスカラー値
負の二項分布の成功回数。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'NegativeBinomial' である場合のみ有効です。
例: 'R',5
データ型: single | double
P — 成功確率
0.5 (既定値) | [0,1] の範囲のスカラー値
負の二項分布における各試行の成功確率。(0,1] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'NegativeBinomial' である場合のみ有効です。
例: 'P',0.1
データ型: single | double
正規分布
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区分的線形分布
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ポアソン分布
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lambda — 平均
1 (既定値) | 非負のスカラー値
ポアソン分布の平均。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Poisson' である場合のみ有効です。
例: 'lambda',5
データ型: single | double
レイリー分布
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B — 定義パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
レイリー分布の定義パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Rayleigh' である場合のみ有効です。
例: 'B',3
データ型: single | double
ライス分布
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s — 非心度パラメーター
1 (既定値) | 非負のスカラー値
ライス分布の非心度パラメーター。非負のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Rician' である場合のみ有効です。
例: 's',0
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ライス分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Rician' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
安定分布
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alpha — 最初の形状パラメーター
2 (既定値) | [0,2] の範囲のスカラー値
安定分布の 1 番目の形状パラメーター。(0,2] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Stable' である場合のみ有効です。
例: 'alpha',1
データ型: single | double
beta — 2 番目の形状パラメーター
0 (既定値) | [–1,1] の範囲のスカラー値
安定分布の 2 番目の形状パラメーター。[–1,1] の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Stable' である場合のみ有効です。
例: 'beta',0.5
データ型: single | double
gam — スケール パラメーター
1 (既定値) | (0,∞) の範囲にあるスカラー値
安定分布のスケール パラメーター。(0,∞) の範囲にあるスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Stable' である場合のみ有効です。
例: 'gam',2
データ型: single | double
delta — 位置パラメーター
0 (既定値) | スカラー値
安定分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Stable' である場合のみ有効です。
例: 'delta',5
データ型: single | double
t 位置-スケール分布
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mu — 位置パラメーター
0 (既定値) | スカラー値
t 位置-スケール分布の位置パラメーター。スカラー値として指定します。この引数は、distname が 'tLocationScale' である場合のみ有効です。
例: 'mu',-2
データ型: single | double
sigma — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
t 位置-スケール分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'tLocationScale' である場合のみ有効です。
例: 'sigma',2
データ型: single | double
nu — 自由度
5 (既定値) | 正のスカラー値
t 位置-スケール分布の自由度。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'tLocationScale' である場合のみ有効です。
例: 'nu',20
データ型: single | double
三角分布
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一様分布
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ワイブル分布
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A — スケール パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ワイブル分布のスケール パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Weibull' である場合のみ有効です。
例: 'A',2
データ型: single | double
B — 形状パラメーター
1 (既定値) | 正のスカラー値
ワイブル分布の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。この引数は、distname が 'Weibull' である場合のみ有効です。
例: 'B',5
データ型: single | double
出力引数
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代替機能
アプリ
分布フィッター アプリは、ワークスペースからデータをインポートするためのグラフィカル ユーザー インターフェイスを開き、そのデータに確率分布を対話的に当てはめます。その後、分布を確率分布オブジェクトとしてワークスペースに保存できます。分布フィッター アプリを開くには、distributionFitter を使用するか、[アプリ] タブの [分布フィッター] をクリックします。
バージョン履歴
R2013a で導入
参考
fitdist | distributionFitter
トピック
- 確率分布の操作
- サポートされている分布
- 分布フィッター アプリの使用によるカスタム分布の定義
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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