Обобщенное распределение экстремальных значений

Подгонка, оценка и генерация случайных выборок из обобщенного экстремального распределения значений

Функции

`makedist`	Создайте объект распределения вероятностей
`fitdist`	Подбор объекта распределения вероятностей к данным
`distributionFitter`	Откройте приложение Distribution Fitter

`cdf`	Кумулятивная функция распределения
`icdf`	Обратная кумулятивная функция распределения
`iqr`	Межквартильная область значений
`mean`	Среднее распределения вероятностей
`median`	Медиана распределения вероятностей
`negloglik`	Отрицательная логарифмическая правдоподобность распределения вероятностей
`paramci`	Доверительные интервалы для параметров распределения вероятностей
`pdf`	Функция плотности вероятностей
`proflik`	Профиль функции правдоподобия для распределения вероятностей
`random`	Случайные числа
`std`	Стандартное отклонение распределения вероятностей
`truncate`	Обрезка объекта распределения вероятностей
`var`	Отклонение распределения вероятностей

`gevcdf`	Обобщенная функция совокупного распределения экстремальных значений
`gevpdf`	Обобщенная функция плотности вероятностей крайнего значения
`gevinv`	Обобщенная функция обратного совокупного распределения экстремальных значений
`gevlike`	Обобщенная отрицательная логарифмическая правдоподобность экстремального значения
`gevstat`	Обобщенные среднее и отклонение экстремальных значений
`gevfit`	Обобщенные оценки параметров экстремальных значений
`gevrnd`	Обобщенные случайные числа экстремальных значений

Объекты

GeneralizedExtremeValueDistribution Обобщенный объект распределения вероятностей экстремальных значений

Темы

Обобщенное распределение экстремальных значений

Обобщенное экстремальное распределение значений часто используется, чтобы смоделировать наименьшее или самое большое значение среди большого набора независимых, идентично распределенных случайных значений, представляющих измерения или наблюдения.

Моделирование данных с обобщенным экстремальным распределением значений

Этот пример показывает аппроксимацию обобщенного экстремального распределения значений с помощью максимальной оценки правдоподобия.

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация