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gamfit

감마 모수 추정값

구문

phat = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)

설명

phat = gamfit(data)는 벡터 data에 포함된 데이터를 사용하여 감마 분포의 모수에 대한 최대가능도 추정값(MLE)을 반환합니다.

[phat,pci] = gamfit(data)는 MLE 및 95% 신뢰구간을 반환합니다. pci의 첫 번째 행은 신뢰구간의 하한이고, 마지막 행은 상한입니다.

[phat,pci] = gamfit(data,alpha)는 100(1 - alpha)% 신뢰구간을 반환합니다. 예를 들어, alpha = 0.01은 99% 신뢰구간을 산출합니다.

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

[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq)는 data와 동일한 크기의 도수 벡터를 받습니다. freq는 보통 data의 대응되는 요소에 대한 정수 도수를 포함하지만, 임의의 음이 아닌 값을 포함할 수도 있습니다.

[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)는 함수가 최대가능도 추정값을 계산하는 데 사용하는 반복 알고리즘에 대한 제어 파라미터를 지정하는 구조체 options를 받습니다. 감마 피팅 함수는 함수 statset을 사용하여 만들 수 있는 options 구조체를 받습니다. gamfit이 options 구조체로 받는 파라미터의 이름과 디폴트 값을 확인하려면 statset('gamfit')을 입력하십시오.

예제

지정된 감마 분포에서 생성된 무작위 데이터로 감마 분포를 피팅합니다.

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

참고 문헌

[1] Hahn, Gerald J., and S. S. Shapiro. Statistical Models in Engineering. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 88.

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버전 내역

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