广义帕累托参数估计- MATLAB gpfit MathWorks西班牙 - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

语法

parmhat = gpfit (x) [parmhat, parmci] = gpfit (x) [parmhat, parmci] = gpfit (x,α) […]= gpfit (x,α,选项)

parmhat = gpfit (x)返回参数的最大似然估计的两个参数广义帕累托分布(GP)中的数据x。parmhat (1)就是尾指数(形状)参数,k和parmhat (2)尺度参数,σ。gpfit不符合一个阈值参数(位置)。

[parmhat, parmci] = gpfit (x)返回参数的置信区间估计的95%。

[parmhat, parmci] = gpfit (x,α)返回100(1α)%的参数置信区间估计。

[…]= gpfit (x,α,选项)指定控制参数的迭代算法用于计算ML估计。这个论点可以通过调用创建statset。看到statset (“gpfit”)参数名称和默认值。

广义帕累托的其他功能,如gpcdf允许一个阈值参数,θ。然而,gpfit不估计θ。它被认为是已知的,减去x在调用之前gpfit。

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时,方差不是有限的k≥1/2。当k≥0,医生已经积极的密度

k >θ或者,当k<0,因为

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

[1]Embrechts, P。,c . Kluppelberg和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。,美国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