Документация

ExtremeValueDistribution

Объект вероятностного распределения экстремума

расширьте все на странице

Описание

ExtremeValueDistribution объект состоит из параметров, описания модели и выборочных данных для вероятностного распределения экстремума.

Распределение экстремума подходит для моделирования наименьшего значения от распределения, хвосты которого затухают экспоненциально быстро, например, нормальное распределение. Это может также смоделировать самое большое значение от распределения, такого как нормальные или экспоненциальные распределения, при помощи отрицания исходных значений.

Распределение экстремума использует следующие параметры.

Параметр	Описание	Поддержка
`mu`	Параметр положения	$- \infty < μ < \infty$
`sigma`	Масштабный коэффициент	$σ \geq 0$

Создание

Существует несколько способов создать ExtremeValueDistribution 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

`mu` — Параметр положения
скалярное значение

Параметр положения распределения экстремума в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

`sigma` — Масштабный коэффициент
неотрицательное скалярное значение

Масштабный коэффициент распределения экстремума в виде неотрицательного скалярного значения.

Типы данных: single | double

Характеристики распределения

`IsTruncated` — Логический флаг для усеченного распределения
0 | 1

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для усеченного распределения в виде логического значения. Если IsTruncated равняется 0, распределение не является усеченным. Если IsTruncated равняется 1, распределение является усеченным.

Типы данных: логический

`NumParameters` — Количество параметров
положительное целочисленное значение

Это свойство доступно только для чтения.

Количество параметров для вероятностного распределения в виде положительного целочисленного значения.

Типы данных: double

`ParameterCovariance` — Ковариационная матрица оценок параметра
матрица скалярных значений

Это свойство доступно только для чтения.

Ковариационная матрица параметра оценивает в виде p-by-p матрицу, где p является количеством параметров в распределении. (iJ) элементом является ковариация между оценками iпараметр th и jпараметр th. (ii) элементом является предполагаемое отклонение iпараметр th. Если параметр i фиксируется, а не оценивается путем подбора кривой распределению к данным, затем (ii) элементы ковариационной матрицы 0.

Типы данных: double

`ParameterIsFixed` — Логический флаг для фиксированных параметров
массив логических значений

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для фиксированных параметров в виде массива логических значений. Если 0, соответствующий параметр в ParameterNames массив не фиксируется. Если 1, соответствующий параметр в ParameterNames массив фиксируется.

Типы данных: логический

`ParameterValues` — Значения параметра распределения
вектор скалярных значений

Это свойство доступно только для чтения.

Значения параметра распределения в виде вектора.

Типы данных: single | double

`Truncation` — Интервал усечения
вектор скалярных значений

Это свойство доступно только для чтения.

Интервал усечения для вероятностного распределения в виде вектора, содержащего более низкие и верхние контуры усечения.

Типы данных: single | double

Другие свойства объектов

`DistributionName` — Имя вероятностного распределения
символьный вектор

Это свойство доступно только для чтения.

Имя вероятностного распределения в виде вектора символов.

Типы данных: char

`InputData` — Данные используются в подборе кривой распределения
структура

Это свойство доступно только для чтения.

Данные, используемые в распределении, соответствующем в виде структуры, содержащей 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

`ParameterDescription` — Описания параметра распределения
массив ячеек из символьных векторов

Это свойство доступно только для чтения.

Описания параметра распределения в виде массива ячеек из символьных векторов. Каждая ячейка содержит краткое описание одного параметра распределения.

Типы данных: char

`ParameterNames` — Имена параметра распределения
массив ячеек из символьных векторов

Это свойство доступно только для чтения.

Параметр распределения называет в виде массива ячеек из символьных векторов.

Типы данных: char

Функции объекта

`cdf`	Кумулятивная функция распределения
`icdf`	Обратная кумулятивная функция распределения
`iqr`	Межквартильный размах
`mean`	Среднее значение вероятностного распределения
`median`	Медиана вероятностного распределения
`negloglik`	Отрицательная логарифмическая правдоподобность вероятностного распределения
`paramci`	Доверительные интервалы для параметров вероятностного распределения
`pdf`	Функция плотности вероятности
`proflik`	Профилируйте функцию правдоподобия для вероятностного распределения
`random`	Случайные числа
`std`	Стандартное отклонение вероятностного распределения
`truncate`	Усеченный объект вероятностного распределения
`var`	Отклонение вероятностного распределения

Примеры

свернуть все

Создайте объект распределения экстремума Используя параметры по умолчанию

Скрипт Open Live Script

Создайте объект распределения экстремума с помощью значений параметров по умолчанию.

pd = makedist('ExtremeValue')

pd = 
  ExtremeValueDistribution

  Extreme Value distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Создайте объект распределения экстремума Используя заданные параметры

Скрипт Open Live Script

Создайте объект распределения экстремума путем определения значений параметров.

pd = makedist('ExtremeValue','mu',-1,'sigma',2)

pd = 
  ExtremeValueDistribution

  Extreme Value distribution
       mu = -1
    sigma =  2

Вычислите стандартное отклонение для распределения.

s = std(pd)

s = 2.5651

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Необходимо создать объект вероятностного распределения путем строения распределения вероятности к выборочным данным от fitdist функция. Для указаний и ограничений по применению fitdist, смотрите Генерацию кода fitdist.
Эти возражают, функционирует генерация кода поддержки: cdf, icdfiqrсреднее значениемедиана, pdfстанд, truncate, и var.

Для получения дополнительной информации о генерации кода смотрите Введение в Генерацию кода и Генерацию кода для Объектов Распределения вероятностей.

Смотрите также

Distribution Fitter | fitdist | makedist

Темы

Распределение экстремума

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте