Обобщенное распределение экстремума

Соответствуйте, оцените и сгенерируйте случайные выборки от обобщенного распределения экстремума

Функции

развернуть все

makedistСоздайте объект вероятностного распределения
fitdistПодходящий объект вероятностного распределения к данным
distributionFitterОткройте приложение Distribution Fitter
cdfКумулятивная функция распределения
gatherСоберите свойства объекта Statistics and Machine Learning Toolbox от графического процессора
icdfОбратная кумулятивная функция распределения
iqrМежквартильный размах
meanСреднее значение вероятностного распределения
medianМедиана вероятностного распределения
negloglikОтрицательная логарифмическая правдоподобность вероятностного распределения
paramciДоверительные интервалы для параметров вероятностного распределения
pdfФункция плотности вероятности
proflikПрофилируйте функцию правдоподобия для вероятностного распределения
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение вероятностного распределения
truncateУсеченный объект вероятностного распределения
varОтклонение вероятностного распределения
gevcdfОбобщенная кумулятивная функция распределения экстремума
gevpdfОбобщенная функция плотности вероятности экстремума
gevinvОбобщенная кумулятивная функция распределения инверсии экстремума
gevlikeОбобщенный экстремум отрицательная логарифмическая правдоподобность
gevstatОбобщенное среднее значение экстремума и отклонение
gevfitОбобщенные оценки параметра экстремума
gevrndОбобщенные случайные числа экстремума

Объекты

GeneralizedExtremeValueDistributionОбобщенный объект вероятностного распределения экстремума

Темы

Обобщенное распределение экстремума

Обобщенное распределение экстремума часто используется, чтобы смоделировать наименьшее или самое большое значение среди большого набора независимых, тождественно распределенные случайные значения, представляющие измерения или наблюдения.

Моделирование данных с обобщенным распределением экстремума

В этом примере показано, как соответствовать обобщенному распределению экстремума с помощью оценки наибольшего правдоподобия.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте