Гамма оценки параметра
phat = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)
phat = gamfit(data) возвращает оценки наибольшего правдоподобия (MLEs) для параметров гамма распределения, учитывая данные в векторном data.
[phat,pci] = gamfit(data) возвращает MLEs и 95% доверительных интервалов процента. Первая строка pci нижняя граница доверительных интервалов; последняя строка является верхней границей.
[phat,pci] = gamfit(data,alpha) возвращает 100(1 - alpha)% доверительные интервалы. Например, alpha= 0.01 доверительные интервалы 99% выражений.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring) принимает булев вектор одного размера с data это 1 для наблюдений, которые подвергаются цензуре правом и 0 для наблюдений, которые наблюдаются точно.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq) принимает вектор частоты одного размера с data. freq обычно содержит целочисленные частоты для соответствующих элементов в data, но может содержать любые неотрицательные значения.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options) принимает структуру, options, это задает параметры управления для итеративного алгоритма, функция используется для расчета оценок наибольшего правдоподобия. Гамма функция подгонки принимает options структура, которая может быть создана с помощью функции statset. Введите statset('gamfit') видеть имена и значения по умолчанию параметров что gamfit принимает в options структура.
Соответствуйте гамма распределению к случайным данным, сгенерированным от заданного гамма распределения:
a = 2; b = 4; data = gamrnd(a,b,100,1); [p,ci] = gamfit(data) p = 2.1990 3.7426 ci = 1.6840 2.8298 2.7141 4.6554
[1] Хан, Джеральд Дж. и С. С. Шапиро. Статистические модели в Разработке. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 88.
