广义帕累托负loglikelihood - MATLAB gplike MathWorks澳大利亚 - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

语法

nlogL = gplike(参数、数据) [nlogL, acov] = gplike(参数、数据)

nlogL = gplike(参数、数据)返回loglikelihood的负面nlogL两个参数的广义帕累托分布(GP),评估参数参数个数。参数(1)就是尾指数(形状)参数,k,参数(2)尺度参数。gplike不允许一个阈值参数(位置)。

[nlogL, acov] = gplike(参数、数据)返回费舍尔的信息矩阵的逆,acov。如果输入参数值参数个数最大似然估计,对角元素的acov是他们的渐近方差。acov是根据观察到的费雪的信息,而不是预期的信息。

当k = 0和θ= 0全科医生是等价于指数分布。当k > 0和θ=σ/ k全科医生是相当于一个帕累托分布尺度参数等于σ/ k和一个形状参数等于1 / k。GP的均值不有限的时候k≥1,方差不是有限的时候k≥1/2。当k≥0,医生已经积极的密度

x >θ或者,当

k < 0, $0 \leq \frac{x - θ}{σ} \leq - \frac{1}{k}$ 。

[1]Embrechts, P。,C. Klüppelberg, and T. Mikosch.保险和金融建模极值事件。纽约:施普林格,1997年。

科孜[2],S。,S. Nadarajah.极值分布:理论和应用程序。伦敦:帝国理工学院出版社,2000年。

这个函数完全支持GPU数组。金宝app有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。

之前介绍过的R2006a