একটি ডেটা সেটের একটি স্বাভাবিক বন্টন খুঁজে পাওয়া একটি সহজ কাজ নয়; যাইহোক, আমরা এটি ব্যবহার করে MATLAB-এ সম্পাদন করতে পারি fitdist() ফাংশন এর সাথে কাজ করার বিষয়ে বিস্তারিত জানতে এই গাইডটি পড়ুন স্বাভাবিক বন্টন ম্যাটল্যাবে ব্যবহার করে fitdist() ফাংশন
নরমাল ডিস্ট্রিবিউশন কি
ক স্বাভাবিক বন্টন এছাড়াও একটি গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশনকে দুটি প্যারামিটার ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা হয়; ডেটা পয়েন্টের গড় এবং আদর্শ বিচ্যুতি। গড় ডেটা মানগুলির গড় পরিমাপ করে, যখন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি পরিমাপ করে যে কীভাবে ডেটা মানগুলি গড়ের চারপাশে ছড়িয়ে পড়ে। গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড উভয় বিচ্যুতির সমন্বয়ের সাথে, আমরা গণনা করতে পারি স্বাভাবিক বন্টন নিম্নলিখিত সূত্র থেকে:
কোথায়:
- এক্স ডেটাসেট মান প্রতিনিধিত্ব করে।
- f(x) সম্ভাব্যতা ফাংশন প্রতিনিধিত্ব করে।
- মি বোঝায়
- পি আদর্শ বিচ্যুতি বোঝায়।
fitdist() ফাংশন ব্যবহার করে কিভাবে MATLAB-এ সাধারণ বিতরণ সম্পাদন করবেন
MATLAB আমাদের গণনা করতে দেয় স্বাভাবিক বন্টন বিল্ট-ইন ব্যবহার করে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের fitdist() ফাংশন এই ফাংশন একটি উত্পাদন করে স্বাভাবিক সম্ভাবনা বন্টন ইনপুট ডেটাতে প্রদত্ত ডিস্ট্রিবিউশন ফিট করে অবজেক্ট। দ্য স্বাভাবিক বন্টন ইনপুট হিসাবে দুটি পরামিতি গ্রহণ করে: আদর্শ বিচ্যুতি এবং গড়। একটি আদর্শ স্বাভাবিক বণ্টনের শূন্য গড় মান এবং সেইসাথে একটি একক মান বিচ্যুতি 1। এর মানে হল স্বাভাবিক বন্টন শূন্যকে কেন্দ্র করে এবং বণ্টনের মানগুলি গড়ের উভয় পাশে সমানভাবে ছড়িয়ে দেওয়া হয়।
বাক্য গঠন
দ্য fitdist() ম্যাটল্যাবে বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:
পিডি = fitdist ( এক্স , distname )
পিডি = fitdist ( এক্স , distname , নাম , মান )
পিডিসিএ , gn , gl ] = fitdist ( এক্স , distname , 'দ্বারা' , গ্রুপভার )
এখানে:
- কাজ pd = fitdist(x,distname) একটি সম্ভাব্যতা বন্টন অবজেক্ট তৈরি করতে কলাম ভেক্টর x-এ থাকা ডেটাতে distname দ্বারা প্রদত্ত বন্টন ফিট করার জন্য দায়ী।
- কাজ pd = fitdist (x, নাম, নাম, মান) এক বা একাধিক নাম-মানের জোড়া আর্গুমেন্টের সাথে সম্ভাব্যতা বন্টন অবজেক্ট তৈরি করার জন্য দায়ী যা অতিরিক্ত পরামিতি নির্দিষ্ট করে।
- কাজ [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'By',groupvar) সম্ভাব্যতা বন্টন অবজেক্ট জেনারেট করার জন্য গ্রুপিং ভেরিয়েবল গ্রুপভারের উপর ভিত্তি করে কলাম ভেক্টর x-এর ডেটাতে distname দ্বারা সংজ্ঞায়িত সম্ভাব্যতা বন্টন ফিট করার জন্য দায়ী। এটি ফিট করা সম্ভাব্যতা বন্টন বস্তুর একটি সেল অ্যারে দেয়, যাকে pdca হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, গ্রুপ লেবেলের একটি সেল অ্যারে, gn হিসাবে চিহ্নিত, এবং গ্রুপিং পরিবর্তনশীল স্তরগুলির একটি সেল অ্যারে, gl হিসাবে চিহ্নিত।
উদাহরণ 1: fitdist(x,distname) ফাংশন ব্যবহার করে কীভাবে সাধারণ বন্টন খুঁজে পাবেন
এই উদাহরণ একটি ফিট করে স্বাভাবিক বন্টন নমুনা ডেটা z ব্যবহার করে fitdist() ফাংশন
রোগীদের বোঝাসঙ্গে = ওজন ;
পিডি = fitdist ( সঙ্গে , 'স্বাভাবিক' )
উদাহরণ 2: fitdist(x,distname,Name,Value) ব্যবহার করে কিভাবে সাধারণ বন্টন খুঁজে পাবেন ফাংশন
এই উদাহরণে, আমরা ব্যবহার করে নমুনা ডেটাতে একটি কার্নেল বিতরণ ফিট করতে যাচ্ছি fitdist() ম্যাটল্যাবে ফাংশন।
রোগীদের বোঝাসঙ্গে = ওজন ;
পিডি = fitdist ( সঙ্গে , 'কার্নেল' , 'কার্নেল' , 'epanechnikov' )
উদাহরণ 3: fitdist(x,distname,'By',groupvar) ফাংশন ব্যবহার করে কীভাবে সাধারণ বিতরণ খুঁজে পাবেন
নিচে দেওয়া MATLAB কোডটি মানানসই স্বাভাবিক বিতরণ গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার জন্য, ডেটার উভয় গ্রুপের পিডিএফ গণনা এবং প্লট করে।
রোগীদের বোঝাসঙ্গে = ওজন ;
[ পিডিসিএ , gn , gl ] = fitdist ( সঙ্গে , 'স্বাভাবিক' , 'দ্বারা' , লিঙ্গ )
মহিলা = পিডিসিএ { 1 }
পুরুষ = পিডিসিএ { 2 }
z_values = 80 : 1 : 220 ;
মহিলাপিডিএফ = পিডিএফ ( মহিলা , z_values ) ;
malepdf = পিডিএফ ( পুরুষ , z_values ) ;
চিত্র
পটভূমি ( z_values , মহিলাপিডিএফ , 'লাইন প্রস্থ' , 2 )
অপেক্ষা কর
পটভূমি ( z_values , malepdf , 'রঙ' , 'আর' , 'লাইনস্টাইল' , ':' , 'লাইন প্রস্থ' , 2 )
কিংবদন্তি ( gn , 'অবস্থান' , 'উত্তরপূর্ব' )
বন্ধ রাখা
উপসংহার
খুঁজে বের করা স্বাভাবিক বন্টন একটি ডেটাসেট হল একটি পরিসংখ্যানগত কৌশল যা মেশিন লার্নিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ডেটা সায়েন্স এবং অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি দুটি পরামিতি ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে; ডেটা পয়েন্টের গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি। আমরা এর মধ্যে ডেটাসেট ফিট করতে পারি স্বাভাবিক বন্টন অবজেক্ট ব্যবহার করে fitdist() ফাংশন এই নির্দেশিকাটির মূল বিষয়গুলি প্রদান করেছে৷ স্বাভাবিক বন্টন ফাংশন এবং কিভাবে MATLAB ব্যবহার করে এটির সাথে কাজ করবেন fitdist() ফাংশন