Оценки нормальных параметров
[___] = normfit(
определяет, будет ли каждое значение в x
,alpha
,censoring
)x
имеет прямую цензуру или нет. Используйте логический вектор censoring
в котором 1 указывает наблюдения, которые подвергаются цензуре вправо, а 0 указывает на наблюдения, которые полностью наблюдаются. С цензурой, muHat
и sigmaHat
являются максимальными оценками правдоподобия (MLE).
Чтобы вычислить доверительные интервалы, normfit
использует точный метод для данных без цензуры и метод Вальда для данных с цензурой. Точный метод обеспечивает точное покрытие для нецензурированных выборок на основе t и хи-квадратичных распределений.
normfit
является функцией, характерной для нормального распределения. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает общие функции mle
, fitdist
, и paramci
и приложение Distribution Fitter, которое поддерживает различные распределения вероятностей.
mle
Возвраты MLE и доверия интервалы MLE для параметров различных распределений вероятностей. Можно задать имя распределения вероятностей или пользовательскую функцию плотности вероятностей.
Создайте NormalDistribution
объект распределения вероятностей путем подгонки распределения к данным с помощью fitdist
function или Distribution Fitter приложения. Свойства объекта mu
и sigma
сохраните оценки параметров. Чтобы получить доверительные интервалы для оценок параметров, передайте объект paramci
.
[1] Эванс, М., Н. Гастингс и Б. Пикок. Статистические распределения. 2nd ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.
[2] Lawless, J. F. Статистические модели и методы для пожизненных данных. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 1982.
[3] Микер, У. К. и Л. А. Эскобар. Статистические методы для данных о надежности. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1998.
Distribution Fitter | fitdist
| mle
| NormalDistribution
| normcdf
| norminv
| normlike
| paramci
| statset