Создание набора данных образца и подгонка кусочного распределения с хвостом Парето к данным с помощью paretotails. Поиск количества сегментов в подогнанном распределении с помощью функции объекта nsegments.

Создайте образец набора данных, содержащего 10% отклонений в правом конце.

rng('default');  % For reproducibility
right_tail = exprnd(5,100,1);
center = randn(900,1);
x = [center;right_tail];

Создать paretotails объект путем подгонки кусочного распределения к x. Укажите границы хвостов, используя нижнюю и верхнюю кумулятивные вероятности хвостов. Проходите в 0 и 0.9 так, чтобы подогнанный объект не содержал нижний хвостовой сегмент, и состоит из эмпирического распределения для нижних 90% набора данных и обобщенного распределения Парето (GPD) для верхних 10% набора данных.

pd = paretotails(x,0,0.9)

pd = 
Piecewise distribution with 2 segments
   -Inf < x < 1.73931  (0 < p < 0.9): interpolated empirical cdf
    1.73931 < x < Inf  (0.9 < p < 1): upper tail, GPD(0.643752,1.62246)

Возврат количества сегментов в pd с помощью nsegments функция.

n = nsegments(pd)

n = 2

Можно также получить количество сегментов с помощью NumSegments собственность. Доступ к NumSegments с помощью точечной нотации.

pd.NumSegments

ans = 2