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정규 분포에서 샘플링 된 벡터의 벡터가 주어지면 그 값을 샘플링 한 정규 분포의 매개 변수 (즉, 평균 및 분산)를 어떻게 추정합니까?숫자가 샘플링되는 정규 분포의 매개 변수를 계산하십시오.
정규 분포에서 샘플링 된 벡터의 벡터가 주어지면 그 값을 샘플링 한 정규 분포의 매개 변수 (즉, 평균 및 분산)를 어떻게 추정합니까?숫자가 샘플링되는 정규 분포의 매개 변수를 계산하십시오.
찾고 계신 Matlab 함수는 normfit
입니다. 당신은 단지 하나 개의 인수 X
으로 normfit
를 호출 할 경우, 그것은 당신에게 평균의 추정치를 2 개 출력을 줄 것이다 표준 편차의 다음 muhat
이 평균의 추정치와 sigmahat
표준의 추정치이다
[muhat,sigmahat] = normfit(X)
일탈. 두 번째 인수 alpha
로 전화하면 이제 각 추정 4 개 출력, 2 개 견적, 또한 신뢰 구간을 줄 것이다 :
muci
포함
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)
이 신뢰 평균에 간격과
sigmaci
자신감이다 표준 편차에 대한 간격.
예 :
>>a=randn(1,100);
>>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(a,.01);
>>sigmaci
sigmaci =
0.8550
1.2360
그래서 P (0.8550 < sigma
< 1.2360) = 1-0.1.
>>sigma_2ci=sigmaci.^2
sigma_2ci =
0.7310 1.5277
와 P (0.7310 < sigma_2
< 1.5277) = 1-0.1 : 단순히 sigmaci
을 제곱하여이 신뢰 sigma_2
에 간격이 있도록
sigma_2
은 분산이다.