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.
