일반화 극값 분포

일반화 극값 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 다음과 같이 일반화 극값 분포를 사용하는 여러 방법을 제공합니다.

GeneralizedExtremeValueDistribution 객체를 만들고 GeneralizedExtremeValueDistribution 객체 함수를 사용합니다.
지정된 분포 모수를 이용해 분포 전용 함수를 사용합니다. 이 함수는 여러 일반화 극값 분포의 모수를 받을 수 있습니다.
일반 분포 함수를 지정된 분포 이름("Generalized Extreme Value") 및 대응하는 모수와 함께 사용합니다.

일반화 극값 분포에 대해 자세히 알아보려면 Generalized Extreme Value Distribution 항목을 참조하십시오.

함수

`makedist`	확률 분포 객체 만들기
`fitdist`	확률 분포 객체를 데이터에 피팅하기

`cdf`	누적 분포 함수
`gather`	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
`icdf`	역누적 분포 함수
`iqr`	확률 분포의 사분위 범위
`mean`	확률 분포의 평균
`median`	Median of probability distribution
`negloglik`	확률 분포의 음의 로그 가능도
`paramci`	확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
`pdf`	확률 밀도 함수
`plot`	Plot probability distribution object (R2022b 이후)
`proflik`	Profile likelihood function for probability distribution
`random`	난수
`std`	확률 분포의 표준편차
`truncate`	확률 분포 객체 절단
`var`	확률 분포의 분산

`gevcdf`	일반화 극값 누적 분포 함수
`gevpdf`	일반화 극값 확률 밀도 함수
`gevinv`	일반화 극값 역누적 분포 함수
`gevlike`	Generalized extreme value negative log-likelihood
`gevstat`	Generalized extreme value mean and variance
`gevfit`	일반화 극값 모수 추정값
`gevrnd`	Generalized extreme value random numbers

GeneralizedExtremeValueDistribution 일반화 극값 확률 분포 객체

데이터에 확률 분포 피팅하기

Generalized Extreme Value Distribution
The generalized extreme value distribution is often used to model the smallest or largest value among a large set of independent, identically distributed random values representing measurements or observations.
Modeling Data with the Generalized Extreme Value Distribution
This example shows how to fit the generalized extreme value distribution using maximum likelihood estimation.