Гамма оценки параметра
phat = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)
phat = gamfit(data)
возвращает оценки наибольшего правдоподобия (MLEs) для параметров гамма распределения, учитывая данные в векторном data
.
[phat,pci] = gamfit(data)
возвращает MLEs и 95% доверительных интервалов процента. Первая строка pci
является нижней границей доверительных интервалов; последняя строка является верхней границей.
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
возвращает доверительные интервалы % 100(1 - alpha)
. Например, alpha
= 0.01
приводит к 99% доверительных интервалов.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring)
принимает булев вектор, одного размера как data
, который является 1 для наблюдений, которые подвергаются цензуре правом и 0 для наблюдений, которые наблюдаются точно.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq)
принимает вектор частоты, одного размера как data
. freq
обычно содержит целочисленные частоты для соответствующих элементов в data
, но может содержать любые неотрицательные значения.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)
принимает структуру, options
, который задает параметры управления для итеративного алгоритма функциональное использование, чтобы вычислить оценки наибольшего правдоподобия. Гамма функция подгонки принимает структуру options
, которая может быть создана с помощью функционального statset
. Введите statset('gamfit')
, чтобы видеть имена и значения по умолчанию параметров, которые gamfit
принимает в структуре options
.
Соответствуйте гамма распределению к случайным данным, сгенерированным от заданного гамма распределения:
a = 2; b = 4; data = gamrnd(a,b,100,1); [p,ci] = gamfit(data) p = 2.1990 3.7426 ci = 1.6840 2.8298 2.7141 4.6554
[1] Хан, Джеральд Дж. и С. С. Шапиро. Статистические модели в Разработке. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 88.