Список функций Statistics Toolbox

В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

Синтаксис

[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X)
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)

Описание

[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X) позволяет рассчитать точечные и интервальные оценки параметров нормального закона: для математического ожидания - muhat, muci; для среднего квадратического отклонения - sigmahat, sigmaci. Исходная выборка Х может быть задана в виде вектора или матрицы. Если Х является вектором, то первый элемент векторов интервальных оценок muci и sigmaci соответствует нижней границе доверительного интервала, второй - верхней границе. Если X является матрицей, то каждый столбец рассматривается как отдельная выборка. Точечные оценки muhat и sigmahat являются векторами с числом элементов равным количеству столбцов в матрице Х. Интервальные оценки muci и sigmaci представляются как матрицы с размерностью 2xn, где n - число столбцов в матрице Х. Первая строка матриц muci и sigmaci является нижней границей доверительного интервала, вторая - верхней. Доверительный интервал параметров нормального закона соответствует уровню значимости равному 0,05.

[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha) в отличии от первого варианта синтаксиса, необязательный параметр alpha задает уровень значимости для доверительных интервалов математического ожидания и среднего квадратического отклонения. Доверительная вероятность интервальных оценок параметров нормального закона определяется как 100(1-alpha)%.

Примеры использования функции расчета точечных и интервальных оценок параметров нормального закона

Расчет точечных оценок параметров нормального закона

>> MU=0;
>> SIGMA=1;
>> X=normrnd(MU,SIGMA,100,1);
>> [muhat,sigmahat] = normfit(X)
muhat =
    0.0479
sigmahat =
    0.8685
        
Расчет точечных и интервальных оценок параметров нормального закона для уровня значимости 0,05.

>> MU=0;
>> SIGMA=1;
>> X=normrnd(MU,SIGMA,100,1);
>> [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X)
muhat =
    0.0479
sigmahat =
    0.8685
muci =
   -0.1244
    0.2203
sigmaci =
    0.7626
    1.0089
        
Расчет точечных и интервальных оценок параметров нормального закона для уровня значимости 0,01.

>> MU=0;
>> SIGMA=1;
>> alfa=0.01;
>> X=normrnd(MU,SIGMA,100,1);
>> [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alfa)
muhat =
    0.0479
sigmahat =
    0.8685
muci =
   -0.1802
    0.2760
sigmaci =
    0.7330
    1.0596
        
Расчет точечных и интервальных оценок параметров нормального закона для двух выборок, 
заданных в виде матрицы Х с размерностью 100x2. Уровень значимости доверительных интервалов 
параметров нормального закона для обеих выборок равен 0,05.

>> MU=0;
>> SIGMA=1;
>> X=normrnd(MU,SIGMA,100,2);
>> [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alfa)
muhat =
   -0.0099   -0.1476
sigmahat =
    0.9977    0.9659
muci =
   -0.2719   -0.4013
    0.2522    0.1061
sigmaci =
    0.8421    0.8152
    1.2173    1.1784
        
Расчет точечных и интервальных оценок параметров нормального закона для двух выборок, 
заданных в виде матрицы Х с размерностью 100x2. Уровень значимости доверительных интервалов 
параметров нормального закона для выборок равен соответственно 0,05 и 0,001.

>> MU=0;
>> SIGMA=1;
>> alfa=[0.05 0.001];
>> X=normrnd(MU,SIGMA,100,2);
>> [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alfa)
muhat =
   -0.0677    0.0572
sigmahat =
    0.9777    0.8690
muci =
   -0.2617   -0.1153
   -0.3993   -0.2375
sigmaci =
    1.2652    1.1244
    1.1358    1.0095

В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу