Exponenta Banner

GeneralizedExtremeValueDistribution

Обобщенный объект распределения вероятностей экстремума

расширьте все на странице

Описание

Объект GeneralizedExtremeValueDistribution состоит из параметров, образцового описания и выборочных данных для обобщенного распределения вероятностей экстремума.

Обобщенное распределение экстремума часто используется, чтобы смоделировать наименьшее или самое большое значение среди большого набора независимых, тождественно распределенные случайные значения, представляющие измерения или наблюдения. Это комбинирует три более простых дистрибутива в одну форму, позволяя непрерывную область значений возможных форм, которые включают все три из более простых дистрибутивов.

Три типа распределения соответствуют ограничивающему распределению максимумов блока от различных классов базовых дистрибутивов:

  • Тип 1 — Дистрибутивы, хвосты которых уменьшаются экспоненциально, такие как нормальное распределение

  • Тип 2 — Дистрибутивы, хвосты которых уменьшаются как полином, такой как распределение t Студента

  • Тип 3 — Дистрибутивы, хвосты которых конечны, таковы как бета распределение

Обобщенное распределение экстремума использует следующие параметры.

ПараметрОписаниеПоддержка
kСформируйте параметр−∞≤k≤∞
sigmaМасштабный коэффициентσ≥0
muПараметр положения−∞≤μ≤∞

Создание

Существует несколько способов создать объект распределения вероятностей GeneralizedExtremeValueDistribution.

  • Создайте распределение с заданными значениями параметров с помощью makedist.

  • Соответствуйте распределению к данным с помощью fitdist.

  • В интерактивном режиме соответствуйте распределению к данным с помощью приложения Distribution Fitter.

Свойства

развернуть все

Параметры распределения

Сформируйте параметр обобщенного распределения экстремума, заданного как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Масштабный коэффициент обобщенного распределения экстремума, заданного как неотрицательное скалярное значение.

Типы данных: single | double

Параметр положения обобщенного распределения экстремума, заданного как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Характеристики распределения

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для усеченного распределения, заданного как логическое значение. Если IsTruncated равняется 0, распределение не является усеченным. Если IsTruncated равняется 1, распределение является усеченным.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Количество параметров для распределения вероятностей, заданного как положительное целочисленное значение.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Ковариационная матрица оценок параметра, заданных как p-by-p матрица, где p является количеством параметров в распределении. (i, j) элемент является ковариацией между оценками i th параметр и j th параметр. (i, i) элемент является предполагаемым отклонением i th параметр. Если параметр i фиксируется, а не оценивается путем подбора кривой распределению к данным, то (i, i) элементы ковариационной матрицы 0.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для фиксированных параметров, заданных как массив логических значений. Если 0, соответствующий параметр в массиве ParameterNames не фиксируется. Если 1, соответствующий параметр в массиве ParameterNames фиксируется.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Значения параметра распределения, заданные как вектор.

Типы данных: single | double

Это свойство доступно только для чтения.

Интервал усечения для распределения вероятностей, заданного как вектор, содержащий более низкие и верхние контуры усечения.

Типы данных: single | double

Другие свойства объектов

Это свойство доступно только для чтения.

Имя распределения вероятностей, заданное как вектор символов.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Данные используются для подбора кривой распределения, заданного как структура, содержащая следующее:

  • данные: Вектор данных используется для подбора кривой распределения.

  • cens: Цензурирование вектора, или пустой, если ни один.

  • freq: вектор Частоты, или пустой, если ни один.

Типы данных: struct

Это свойство доступно только для чтения.

Описания параметра распределения, заданные как массив ячеек из символьных векторов. Каждая ячейка содержит краткое описание одного параметра распределения.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Имена параметра распределения, заданные как массив ячеек из символьных векторов.

Типы данных: char

Функции объекта

cdfКумулятивная функция распределения
icdfОбратная кумулятивная функция распределения
iqrМежквартильный размах
meanСреднее значение распределения вероятностей
medianМедиана распределения вероятностей
negloglikОтрицательный loglikelihood распределения вероятностей
paramciДоверительные интервалы для параметров распределения вероятностей
pdfФункция плотности вероятности
proflikПрофилируйте функцию правдоподобия для распределения вероятностей
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение распределения вероятностей
truncateУсеченный объект распределения вероятностей
varОтклонение распределения вероятностей

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте обобщенный объект распределения экстремума с помощью значений параметров по умолчанию. 

pd = makedist('GeneralizedExtremeValue')
pd = 
  GeneralizedExtremeValueDistribution

  Generalized Extreme Value distribution
        k = 0
    sigma = 1
       mu = 0
Скрипт Open Live Script

Создайте обобщенный объект распределения экстремума путем определения значений для параметров. 

pd = makedist('GeneralizedExtremeValue','k',0,'sigma',2,'mu',1)
pd = 
  GeneralizedExtremeValueDistribution

  Generalized Extreme Value distribution
        k = 0
    sigma = 2
       mu = 1

Вычислите среднее значение распределения. 

m = mean(pd)
m = 2.1544

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка