mean

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);

Cree un objeto de distribución normal ajustándolo 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]

La visualización del objeto de distribución incluye las estimaciones de los parámetros para la media (mu) y la desviación estándar (sigma), y los intervalos de confianza del 95% para los parámetros.

Calcule la media de la distribución ajustada.

m = mean(pd)

m = 75.0083

La media de la distribución normal es igual al parámetro mu.

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 media de la distribución.

mean = mean(pd)

mean = 4.4311

Cree un objeto de distribución uniforme.

pd = makedist('Uniform','lower',-3,'upper',5)

pd = 
  UniformDistribution

  Uniform distribution
    Lower = -3
    Upper =  5

Calcule la media de la distribución.

m = mean(pd)

m = 1

Cargue los datos de muestra. Cree un objeto de distribución de probabilidad ajustando una distribución de kernel a los datos de millas por galón (MPG).

load carsmall;
pd = fitdist(MPG,'Kernel')

pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 4.11428
    Support = unbounded

Calcule la media de la distribución.

mean(pd)

ans = 23.7181