主要内容
gamfit
γ参数估计
语法
太好了= gamfit(数据)
(太好了,pci) = gamfit(数据)
(太好了,pci) = gamfit(数据、α)
[．..] = gamfit(数据、α、审查、频率、期权)
描述
太好了= gamfit(数据)返回给定向量数据的伽玛分布参数的最大似然估计(MLEs)数据．
(太好了,pci) = gamfit(数据)返回MLEs和95%置信区间。第一行一种总线标准为置信区间的下界;最后一行是上限。
(太好了,pci) = gamfit(数据、α)返回100(1 -α)%的置信区间。例如,α＝0．01产生99%的置信区间。
[．..] = gamfit(数据、α审查)接受大小相同的布尔向量数据即1表示被右截掉的观测结果0表示完全被观测到的观测结果。
[．..) = gamfit(数据、α、审查、频率)接受与。相同大小的频率向量数据．频率中的相应元素通常包含整数频率数据，但可以包含任何非负值。
[．..] = gamfit(数据、α、审查、频率、期权)接受一个结构,选项，为函数用于计算最大似然估计的迭代算法指定控制参数。拟合函数接受选项结构，该结构可以使用函数创建statset．输入statset(“gamfit”)以查看参数的名称和默认值gamfit接受的选项结构。
例子
拟合伽马分布到由指定伽马分布生成的随机数据:
= 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
参考文献
哈恩，杰拉德·J, s·s·夏皮罗。工程统计模型．j: John Wiley & Sons, Inc.， 1994, p. 88。
扩展功能
之前介绍过的R2006a
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