var

Cargue los datos de muestra. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de las notas de los alumnos en un examen.

load examgrades
x = grades(:,1);

Ajuste un objeto de distribución normal a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

Calcule la varianza de la distribución ajustada.

v = var(pd)

v = 76.0419

Para una distribución normal, la varianza es igual al cuadrado del parámetro sigma.

Cree un objeto de distribución de probabilidad de Weibull.

pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)

pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 5
    B = 2

Calcule la varianza de la distribución.

v = var(pd)

v = 5.3650

Cree un objeto de distribución triangular.

pd = makedist('Triangular','A',-3,'B',1,'C',3)

pd = 
  TriangularDistribution

A = -3, B = 1, C = 3

Calcule la varianza de la distribución.

v = var(pd)

v = 1.5556

Cargue los datos de muestra. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de las notas de los alumnos en un examen.

load examgrades;
x = grades(:,1);

Ajuste un objeto de distribución de kernel a los datos.

pd = fitdist(x,'Kernel')

pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 3.61677
    Support = unbounded

Calcule la varianza de la distribución ajustada.

v = var(pd)

v = 88.4893