GeneralizedExtremeValueDistribution

Обобщенный объект вероятностного распределения экстремума

расширьте все на странице

Описание

GeneralizedExtremeValueDistribution объект состоит из параметров, описания модели и выборочных данных для обобщенного вероятностного распределения 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 распределения в одну форму, позволяя непрерывную область значений возможных форм, которые включают все три из более простых распределений.

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

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

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

  • Тип 3 — Распределения, 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 GeneralizedExtremeValueDistribution объект вероятностного распределения.

  • 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 вероятностного распределения, 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. (iJ) элемент является ковариацией между оценками iпараметр th и jпараметр th. (ii) элемент является предполагаемым отклонением iпараметр th. Если параметр i фиксируется, а не оценивается путем подбора кривой распределению к данным, затем (ii) 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 ParameterNames массив не фиксируется. Если 1, соответствующий параметр в ParameterNames массив 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 вероятностного распределения, заданного как вектор, содержащий более низкие и верхние контуры усечения.

Типы данных: single | double

Другие свойства объектов

Это свойство доступно только для чтения.

Имя вероятностного распределения, заданное как вектор символов.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Данные используются в подборе кривой распределения, заданном как структура, содержащая следующее:

  • data: Вектор данных используется в подборе 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 вероятностного распределения
medianМедиана вероятностного распределения
negloglikОтрицательная логарифмическая правдоподобность вероятностного распределения
paramciДоверительные интервалы для параметров вероятностного распределения
pdfФункция плотности вероятности
proflikПрофилируйте функцию правдоподобия для вероятностного распределения
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение вероятностного распределения
truncateУсеченный объект вероятностного распределения
varОтклонение вероятностного распределения

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
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте