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감마모수추정값
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)
太好了= gamfit(数据)
는벡터数据
에포함된데이터를사용하여감마분포의모수에대한최대가능도추정값(标定)을반환합니다。
(太好了,pci) = gamfit(数据)
는初速및95%신뢰구간을반환합니다。一种总线标准
의첫번째행은신뢰구간의하한이고,마지막행은상한입니다。
(太好了,pci) = gamfit(数据、α)
는100(1 -α)
%신뢰구간을반환합니다。예를들어,α
=0.01
은99%신뢰구간을산출합니다。
[...] = gamfit(数据、α审查)
은우측중도절단된관측값에대해1이고완전히관측된관측값에대해인,数据
와동일한크기의부울벡터를받습니다。
[...) = gamfit(数据、α、审查、频率)
는数据
와동일한크기의도수벡터를받습니다。频率
는보통数据
의대응되는요소에대한정수도수를포함하지만,임의의음이아닌값을포함할수도있습니다。
[...] = gamfit(数据、α、审查、频率、期权)
는함수가최대가능도추정값을계산하는데사용하는반복알고리즘에대한제어파라미터를지정하는구조체选项
를받습니다。감마피팅함수는함수statset
을사용하여만들수있는选项
구조체를받습니다。gamfit
이选项
구조체로받는파라미터의이름과디폴트값을확인하려면statset(“gamfit”)
을입력하십시오。
지정된감마분포에서생성된무작위데이터로감마분포를피팅합니다。
= 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
哈恩,杰拉德·J, s·s·夏皮罗。工程中的统计模型。j: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 88。