Создать структуру параметров статистики
statset
statset(statfun)
options = statset(...)
options = statset(fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)
options = statset(oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)
options = statset(oldopts,newopts)
statset без входных аргументов и без выходных аргументов отображаются все поля структуры опций статистики и их возможные значения.
statset(statfun) отображает поля и значения по умолчанию, используемые функцией Toolbox™ статистики и машинного обучения statfun. Определить statfun использование символьного вектора, строкового скаляра или дескриптора функции.
options = statset(...) создает структуру параметров статистики options. При отсутствии входных аргументов все поля структуры опций являются пустым массивом ([]). С указанным statfun, специфичные для функции поля являются значениями по умолчанию, а остальные поля - []. Для специфичных для функции полей установлено значение [] указывает, что функция должна использовать значение по умолчанию для этого параметра. Для доступных options, см. Входные данные.
options = statset( создает структуру опций, в которой именованные поля имеют заданные значения. Любые неуказанные значения: fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)[]. Используйте векторы символов или скаляры строк для имен полей. Для именованных значений необходимо ввести полный вектор символов или скаляр строки для значения. Если для значения указан недопустимый вектор символов или строковый скаляр, statset использует значение по умолчанию.
options = statset(oldopts, создает копию fieldname1,val1,fieldname2,val2,...)oldopts с именованными параметрами, измененными на указанные значения.
options = statset(oldopts,newopts) объединяет существующую структуру опций, oldopts, с новой структурой опций, newopts. Любые параметры в newopts с непустыми значениями перезаписать соответствующие параметры в oldopts.
|
Относительная разность, используемая в расчетах производных конечных разностей. Положительный скаляр или вектор положительных скаляров того же размера, что и вектор параметров, оцененных функцией Statistics and Machine Learning Toolbox с помощью структуры опций. |
|
Объем информации, отображаемой алгоритмом.
|
|
Проверьте наличие недопустимых значений, таких как
|
|
Помечает, возвращает ли целевая функция вектор градиента в качестве второго вывода.
|
|
Помечает, возвращает ли целевая функция якобиан в качестве второго вывода.
|
|
Максимально допустимое число оценок целевых функций. Положительное целое число. |
|
Максимально допустимое число итераций. Положительное целое число. |
|
Решатель вызывает все функции вывода после каждой итерации.
|
|
(Не рекомендуется) Вызовите параметр надежного фитинга.
|
|
Функция веса для надежного фитинга. Может также быть дескриптором функции, который принимает нормализованный остаток в качестве входного значения и возвращает надежные веса в качестве выходного значения. Если используется дескриптор функции, задайте |
|
Один экземпляр |
|
Допуск, связанный с параметром. Положительный скаляр. |
|
Допуск окончания для значения целевой функции. Положительный скаляр. |
|
Использовать
|
|
Использовать
|
|
Допуск окончания для параметров. Положительный скаляр. |
|
Настройка константы, используемой в надежной подгонке для нормализации остатков перед применением весовой функции. Значение по умолчанию зависит от весовой функции. Этот параметр необходим, если в качестве дескриптора функции указана функция веса. Положительный скаляр. См. раздел Надежные параметры. |
|
Флаг, указывающий, должны ли подходящие функции использовать возможности Toolbox™ параллельных вычислений (PCT), если они доступны. То есть, если установлен PCT, и PCT |
|
Флаг, указывающий, следует ли использовать генератор случайных чисел в соответствующих функциях |
|
(Не рекомендуется) Функция веса для надежного фитинга. Действительно только тогда, когда
|
Предположим, что требуется изменить значения параметров по умолчанию для функции evfit, что соответствует распределению экстремальных значений по данным. Значения параметров по умолчанию:
statset('evfit')
ans =
Display: 'off'
MaxFunEvals: []
MaxIter: []
TolBnd: []
TolFun: []
TolTypeFun: []
TolX: 1.0000e-06
TolTypeX: []
GradObj: []
Jacobian: []
DerivStep: []
FunValCheck: []
Robust: []
RobustWgtFun: []
WgtFun: []
Tune: []
UseParallel: []
UseSubstreams: []
Streams: []
OutputFcn: []Единственные параметры, которые evfit виды использования: Display и TolX. Создание структуры опций со значением TolX установить в значение 1e-8, введите:
options = statset('TolX',1e-8)
% Pass options to evfit:
mu = 1;
sigma = 1;
data = evrnd(mu,sigma,1,100);
paramhat = evfit(data,[],[],[],options)