Оценки гамма-параметров
phat = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)
phat = gamfit(data) возвращает оценки максимального правдоподобия (MLE) для параметров гамма-распределения с учетом данных в векторе data.
[phat,pci] = gamfit(data) возвращает MLE и 95%% доверительные интервалы. Первая строка pci - нижняя граница доверительных интервалов; последняя строка является верхней границей.
[phat,pci] = gamfit(data,alpha) прибыль 100(1 - alpha)% доверительных интервалов. Например, alpha = 0.01 дает 99% доверительные интервалы.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring) принимает логический вектор того же размера, что и data это 1 для наблюдений, которые подвергаются правой цензуре, и 0 для наблюдений, которые наблюдаются точно.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq) принимает частотный вектор того же размера, что и 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, которая задает управляющие параметры для итеративного алгоритма, используемого функцией для вычисления оценок максимального правдоподобия. Функция гамма-аппроксимации принимает options структура, которая может быть создана с помощью функции statset. Войти statset('gamfit') для просмотра имен и значений по умолчанию параметров, которые gamfit принимает в options структура.
Подгонка гамма-распределения к случайным данным, генерируемым из указанного 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 инженерии. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1994, стр. 88.