Оценки гамма- параметра
phat = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)
phat = gamfit(data)
возвращает максимальные оценки правдоподобия (MLE) для параметров гамма- распределения с учетом данных в векторе data
.
[phat,pci] = gamfit(data)
Возвраты MLE и 95% -ные интервалы доверия. Первая строка pci
- нижняя граница доверия интервалов; последней строкой является верхняя граница.
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
возвращает 100(1 - alpha)
% доверительных интервалов. Для примера, alpha
= 0.01
приводит к 99% доверительным интервалам.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring)
принимает логический вектор того же размера, что и data
это 1 для наблюдений, которые подвергаются цензуре вправо, и 0 для наблюдений, которые наблюдаются точно.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq)
принимает вектор частоты 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
, который задает параметры управления для итерационного алгоритма, используемого функцией для вычисления максимальных оценок правдоподобия. Функция гамма- подгонки принимает options
структуру, которая может быть создана с помощью функции statset
. Введите statset('gamfit')
чтобы увидеть имена и значения по умолчанию параметров, которые gamfit
принимает в options
структура.
Подбор гамма- распределения к случайным данным, сгенерированным из 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 технике. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 88.