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evfit

극값 모수 추정값

구문

parmhat = evfit(data)
[parmhat,parmci] = evfit(data)
[parmhat,parmci] = evfit(data,alpha)
[...] = evfit(data,alpha,censoring)
[...] = evfit(data,alpha,censoring,freq)
[...] = evfit(data,alpha,censoring,freq,options)

설명

parmhat = evfit(data)는 data에 주어진 표본 데이터에 대해 제1종 극값 분포 모수의 최대가능도 추정값을 반환합니다. 표본 데이터 data는 배정밀도 벡터여야 합니다. parmhat(1)은 위치 모수 µ이고 parmhat(2)는 스케일 모수 σ입니다.

[parmhat,parmci] = evfit(data)는 2×2 행렬 parmci의 µ 모수와 σ 모수의 모수 추정값에 대해 95% 신뢰구간을 반환합니다. 극값 피팅 행렬의 첫 번째 열은 모수 µ에 대한 신뢰한계의 하한과 상한을 포함하고, 두 번째 열은 모수 σ에 대한 신뢰한계를 포함합니다.

[parmhat,parmci] = evfit(data,alpha)는 모수 추정값에 대한 100(1–alpha)% 신뢰구간을 반환합니다. 여기서 alpha는 신뢰구간의 너비를 지정하는 범위 [0 1]의 값입니다. 기본적으로 alpha는 95% 신뢰구간에 해당하는 0.05입니다.

[...] = evfit(data,alpha,censoring)은 우측 중도절단된 관측값에 대해 1이고 완전히 관측된 관측값에 대해 0인, data와 동일한 크기의 부울 벡터 censoring을 받습니다.

[...] = evfit(data,alpha,censoring,freq)는 data와 동일한 크기의 도수 벡터인 freq를 받습니다. 보통, freq는 data의 대응되는 요소에 대한 정수 도수를 포함하지만, 임의의 음이 아닌 값을 포함할 수 있습니다. alpha, censoring 또는 freq에 대해 각각의 디폴트 값을 사용하려면 []을 전달합니다.

[...] = evfit(data,alpha,censoring,freq,options)는 함수가 최대가능도 추정값을 계산하는 데 사용하는 반복 알고리즘에 대한 제어 파라미터를 지정하는 구조체 options를 받습니다. 함수 statset을 사용하여 options를 만들 수 있습니다. evfit이 options 구조체로 받는 파라미터의 이름과 디폴트 값을 확인하려면 statset('evfit')을 입력하십시오. 이러한 옵션에 대한 자세한 내용은 statset에 대한 함수 도움말 페이지를 참조하십시오.

제1종 극값 분포는 굼벨 분포로도 알려져 있습니다. 여기서 사용한 버전은 최솟값 모델링에 적합합니다. 이 분포의 대칭 이미지는 X를 부정하여 최댓값을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Extreme Value Distribution 항목을 참조하십시오. x가 베이불 분포를 가지면 X = log(x)는 제1종 극값 분포를 가집니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

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도움말 항목