主要内容
边界
分段分布边界
描述
例子
边界在paretotails对象
生成一个样本数据集并创建paretotails通过拟合带有帕累托尾的分段分布到生成的数据。求a中各段之间的边界点paretotails对象，使用对象函数边界．
生成包含20%离群值的样本数据集。
rng (“默认”）;%的再现性left_tail = -exprnd (1100 1);right_tail = exprnd (5100 1);中心= randn (800 1);x = [left_tail;中心;right_tail];
创建一个paretotails对象的分段分布x．使用下尾和上尾累积概率指定尾部的边界，以便拟合对象由数据集中间80%的经验分布和数据集下面10%和上面10%的广义Pareto分布(GPDs)组成。
pd = paretotails (x, 0.1, 0.9)
pd =分段分布与3段负无穷到< x < -1.33251 (0 < p < 0.1):低尾巴,加仑日(-0.0063504,0.567017)-1.33251 < x < 1.80149 (0.1 < p < 0.9):插值经验提供1.80149 < x <正(0.9 < p < 1):上尾巴,加仑日(0.24874,3.00974)
使用。返回分段段之间的边界值边界函数。
(p, q) =边界(pd)
p =2×10.1000 - 0.9000
q =2×1-1.3325 - 1.8015
中的值p累积概率是否在边界处，数值是否在边界处问是相应的分位数。
画出cdfparetotails对象，并在图形上标记边界点。
ξ= (x)进行排序;情节(xi, cdf实验组(pd,ξ))在情节(q, p,“罗”)传说(“帕累托尾对象”，边界点的，“位置”，“最佳”)举行从
输入参数
输出参数
另请参阅
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