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)返回的最大似然估计(MLEs)的参数的伽马分布给定的数据矢量数据．
(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;最后一行是上界。
(太好了,pci) = gamfit(数据、α)返回100(1 -α)%的置信区间。例如,α＝0.01收益率为99%置信区间。
[．..] = gamfit(数据、α审查)接受与相同大小的布尔向量数据对截尾的观测值是1对准确观测值是0。
[．..) = gamfit(数据、α、审查、频率)接受频率矢量的大小相同数据．频率中对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，为该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an选项结构，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
将伽马分布拟合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，杰拉尔德J.和S. S.夏皮罗。工程中的统计模型．霍博肯，新泽西州:John Wiley & Sons, Inc.， 1994，第88页。
扩展功能
之前介绍过的R2006a
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