Esplorazione e visualizzazione

Tracciare funzioni di distribuzione, adattare distribuzioni in modo interattivo, creare grafici e generare numeri casuali

Adattare le distribuzioni di probabilità in modo interattivo ai dati di campionamento ed esportare un oggetto di distribuzione di probabilità nel workspace di MATLAB® utilizzando l'app Distribution Fitter. Scoprire l'intervallo dei dati e identificare eventuali dati anomali utilizzando diagrammi a scatola e baffi e i grafici quantile-quantile. Visualizzare la distribuzione complessiva plottando un istogramma con una linea della funzione di densità normale adattata. Valutare se i dati di campionamento provengono da una popolazione con una distribuzione specifica, come quella normale o quella di Weibull, utilizzando i grafici di probabilità. Se una distribuzione parametrica non è in grado di descrivere adeguatamente i dati di campionamento, calcolare e tracciare la funzione di distribuzione cumulativa empirica sulla base dei dati di campionamento. In alternativa, stimare la cdf utilizzando una funzione kernel di smoothing.

App

Distribution FitterFit probability distributions to data

Funzioni

espandi tutto

boxplotVisualize summary statistics with box plot
histfitHistogram with a distribution fit
normplotNormal probability plot
normspecNormal density plot shading between specifications
plotPlot probability distribution object (Da R2022b)
probplotProbability plots
qqplotQuantile-quantile plot
wblplotWeibull probability plot
cdfplotEmpirical cumulative distribution function (cdf) plot
ecdfEmpirical cumulative distribution function
ecdfhistHistogram based on empirical cumulative distribution function
ksdensityKernel smoothing function estimate for univariate and bivariate data
Probability Distribution Function ToolInteractive density and distribution plots
fsurfhtInteractive contour plot of function
randtoolInteractive random number generation
surfhtInteractive contour plot

Argomenti