数値がサンプリングされる正規分布のパラメーターを推定します

あなたが探しているMatlab関数はnormfitです。normfit引数を1つだけ使用して呼び出すとX、平均と標準偏差の推定値である2つの出力が得られます。

[muhat,sigmahat] = normfit(X)

ここで、muhatは平均sigmahatの推定値と標準偏差の推定値です。ここで、2番目の引数を使用して呼び出すと、alpha4つの出力、2つの推定値、および各推定値の信頼区間が得られます。

[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)

muci含まれているのは、平均sigmaciの信頼区間と標準偏差の信頼区間です。

例：

>>a=randn(1,100);
>>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(a,.01);
>>sigmaci

sigmaci =
    0.8550
    1.2360

したがって、P（0.8550 << sigma1.2360）= 1-0.1です。

sigma_2は分散であるため、単純に2乗sigmaciすることで、信頼区間が次のようになりますsigma_2。

>>sigma_2ci=sigmaci.^2
sigma_2ci =

0.7310    1.5277

およびP（0.7310 << sigma_21.5277）= 1-0.1。