wblfit

Оценки параметра Weibull

Синтаксис

parmhat = wblfit(data) [parmhat,parmci] = wblfit(data) [parmhat,parmci] = wblfit(data,alpha) [...] = wblfit(data,alpha,censoring) [...] = wblfit(data,alpha,censoring,freq) [...] = wblfit(...,options)

Описание

parmhat = wblfit(data) возвращает оценки наибольшего правдоподобия, parmhat, параметров распределения Weibull, учитывая значения в векторном data, который должен быть положительным. parmhat является двухэлементным вектором - строкой: parmhat(1) оценивает параметр Weibull a, и parmhat(2) оценивает параметр Weibull b в PDF

$y = f (x | a, b) = b a^{- b} x^{b - 1} e^{- {(\frac{x}{a})}^{b}} I_{(0, \infty)} (x)$

[parmhat,parmci] = wblfit(data) возвращает 95% доверительных интервалов для оценок a и b в матричном parmci 2 на 2. Первая строка содержит нижние границы доверительных интервалов для параметров, и вторая строка содержит верхние границы доверительных интервалов.

[[parmhat,parmci] = wblfit(data,alpha) возвращается 100 (1 - alpha) доверительные интервалы % для оценок параметра.

[...] = wblfit(data,alpha,censoring) принимает булев вектор, censoring, одного размера как data, который является 1 для наблюдений, которые подвергаются цензуре правом и 0 для наблюдений, которые наблюдаются точно.

[...] = wblfit(data,alpha,censoring,freq) принимает вектор частоты, freq, одного размера как data. Векторный freq обычно содержит целочисленные частоты для соответствующих элементов в data, но может содержать любые неотрицательные значения. Передайте в [] для alpha, censoring или freq, чтобы использовать их значения по умолчанию.

[...] = wblfit(...,options) принимает структуру, options, который задает параметры управления для итеративного алгоритма функциональное использование, чтобы вычислить оценки наибольшего правдоподобия. Функция подгонки Weibull принимает структуру options, которая может быть создана с помощью функционального statset. Введите statset ('wblfit'), чтобы видеть имена и значения по умолчанию параметров, которые lognfit принимает в структуре options. Смотрите страницу с описанием для statset для получения дополнительной информации об этих опциях.

Примеры

data = wblrnd(0.5,0.8,100,1);
[parmhat, parmci] = wblfit(data)
parmhat =
  0.5861  0.8567
parmci =
  0.4606  0.7360
  0.7459  0.9973

Документация

wblfit

Синтаксис

Описание

Примеры

Смотрите также

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка