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 data
에 포함된 데이터를 사용하여 감마 분포의 모수에 대한 최대가능도 추정값(MLE)을 반환합니다.
[phat,pci] = gamfit(data)
는 MLE 및 95% 신뢰구간을 반환합니다. pci
의 첫 번째 행은 신뢰구간의 하한이고, 마지막 행은 상한입니다.
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
는 100(1 - alpha)
% 신뢰구간을 반환합니다. 예를 들어, alpha
= 0.01
은 99% 신뢰구간을 산출합니다.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring)
은 우측 중도절단된 관측값에 대해 1이고 완전히 관측된 관측값에 대해 0인, data
와 동일한 크기의 부울 벡터를 받습니다.
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq)
는 data
와 동일한 크기의 도수 벡터를 받습니다. freq
는 보통 data
의 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 options
를 받습니다. 감마 피팅 함수는 함수 statset
을 사용하여 만들 수 있는 options
구조체를 받습니다. gamfit
이 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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