Документация

LoglogisticDistribution

Объект вероятностного распределения Loglogistic

расширьте все на странице

Описание

LoglogisticDistribution объект состоит из параметров, описания модели и выборочных данных для loglogistic вероятностного распределения.

loglogistic распределение тесно связано с логистическим распределением. Если x распределяется loglogistically параметрами μ и σ, то регистрируйте (x), распределяется в материально-техническом отношении со средним и стандартным отклонением. Это распределение часто используется в анализе выживания к событиям модели, которые испытывают начальное повышение ставки, сопровождаемое уменьшением уровня.

loglogistic распределение использует следующие параметры.

Параметр	Описание	Поддержка
`mu`	Среднее значение логарифмических значений	$μ > 0$
`sigma`	Масштабный коэффициент логарифмических значений	$σ > 0$

Создание

Существует несколько способов создать LoglogisticDistribution объект вероятностного распределения.

Создайте распределение с заданным использованием значений параметров makedist.
Соответствуйте распределению к использованию данных fitdist.
В интерактивном режиме соответствуйте распределению к данным с помощью приложения Distribution Fitter.

Свойства

развернуть все

Параметры распределения

`mu` — Среднее значение логарифмических значений
значение положительной скалярной величины

Среднее значение логарифмических значений для loglogistic распределения в виде значения положительной скалярной величины.

Типы данных: single | double

`sigma` — Масштабный коэффициент логарифмических значений
значение положительной скалярной величины

Масштабный коэффициент логарифмических значений для loglogistic распределения в виде значения положительной скалярной величины.

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 из скалярных значений

Это свойство доступно только для чтения.

Значения параметра распределения в виде вектора.

Типы данных: single | double

`Truncation` — Интервал усечения
вектор из 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 для подбора кривой распределения
структура

Это свойство доступно только для чтения.

Данные, используемые для распределения, соответствующего в виде структуры, содержащей следующее:

data: 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

`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 Loglogistic Используя параметры по умолчанию

Скрипт Open Live Script

Создайте loglogistic объект распределения с помощью значений параметров по умолчанию.

pd = makedist('Loglogistic')

pd = 
  LoglogisticDistribution

  Log-Logistic distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Создайте объект распределения Loglogistic Используя заданные параметры

Скрипт Open Live Script

Создайте loglogistic объект распределения путем определения значений параметров.

pd = makedist('Loglogistic','mu',5,'sigma',2)

pd = 
  LoglogisticDistribution

  Log-Logistic distribution
       mu = 5
    sigma = 2

Сгенерируйте случайные числа от loglogistic распределения и вычислите их логарифмические значения.

rng(19) % for reproducibility
x = random(pd,10000,1);
logx = log(x);

Вычислите среднее значение логарифмических значений.

m = mean(logx)

m = 4.9828

Среднее значение журнала x равно mu параметр x, начиная с x имеет loglogistic распределение.

Постройте logx.

histogram(logx,50)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

График показывает что логарифмические значения x имейте логистическое распределение.

Смотрите также

Distribution Fitter | fitdist | makedist

Темы

Распределение Loglogistic

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте