2026a
# mean
概率分布的平均值
函数库: TyStatistics
# 语法
# 说明
m = mean(pd) 返回概率分布对象 pd 的均值。示例
# 示例
拟合分布的均值
加载样本数据。创建包含学生考试成绩数据的第一列的向量。
using TyStatistics
filename = pkgdir(TyStatistics) * "/examples/ProbabilityDistributions/paramci/paramci_data.jl";
include(filename);
x = grades[:,1];
通过对数据进行正态分布拟合来创建正态分布对象。
pd = fitdist(x,"Normal")
pd = 正态分布
μ = 75.00833333333334 [73.43209063755675, 76.58457602910993]
σ = 8.720203367967486 [7.739096361928119, 9.988434824841422]
分布对象的输出包括均值 (mu) 和标准差 (sigma) 的参数估计值，以及每个参数的 95% 置信区间。
计算拟合分布的均值。
m = mean(pd)
m = 75.00833333333334
正态分布的均值不等于参数 mu。
计算威布尔分布 mean
using TyStatistics
pd = Weibull(2,5)
计算分布均值。
m = mean(pd)
m = 4.43113462726379
计算均匀分布 mean
using TyStatistics
pd = Uniform(-3,5)
计算分布均值。
m = mean(pd)
m = 1.0
# 输入参数
pd - 概率分布
概率分布对象
概率分布，指定为下表中的概率分布对象之一。
# 输出参数
m - 均值
标量
概率分布的平均值，以标量值形式返回。