Сгенерируйте набор выборочных данных и соответствуйте кусочному распределению хвостом Парето к данным при помощи paretotails. Найдите количество сегментов в подходящем распределении при помощи объектного функционального nsegments.

Сгенерируйте набор выборочных данных, содержащий 10% выбросов в правом хвосте.

rng('default');  % For reproducibility
right_tail = exprnd(5,100,1);
center = randn(900,1);
x = [center;right_tail];

Создайте объект paretotails путем подбора кривой кусочному распределению к x. Задайте контуры хвостов с помощью более низких и верхних интегральных вероятностей хвоста. Передайте в 0 и 0.9 так, чтобы подходящий объект не содержал более низкий сегмент хвоста и состоял из эмпирического распределения для более низких 90% набора данных и обобщенного распределения Парето (GPD) для верхних 10% набора данных.

pd = paretotails(x,0,0.9)

pd = 
Piecewise distribution with 2 segments
   -Inf < x < 1.73931  (0 < p < 0.9): interpolated empirical cdf
    1.73931 < x < Inf  (0.9 < p < 1): upper tail, GPD(0.643752,1.62246)

Возвратите количество сегментов в pd при помощи функции nsegments.

n = nsegments(pd)

n = 2

Можно также получить количество сегментов при помощи свойства NumSegments. Доступ к свойству NumSegments при помощи записи через точку.

pd.NumSegments

ans = 2