根据最大似然拟合数据x的分布。数据可以向左和/或向右和/或间隔截尾。

支持以下发行版:金宝app

1.正常(normfitc)
2.对数正态分布(lognfitc)
3.物流(logistfitc)
4.Log-logistic (loglogistfitc)
5.极值(evfitc)
6.威布尔(wblfitc)
7.指数(expfitc)
8.γ(gamfitc)
9.瑞利(raylfitc)

输入参数:
X:数据的两列矩阵。例如，(对于实线支持的分布):金宝app

-Inf 5.0000- >左删
7.0000 Inf- >右删减
5.0000 9.0000—>间隔截尾
8.0000 8.0000—>完全被观察到

也就是说，如果所有数据都被精确观察到，那么两列必须是相同的。参见“示例”文件中的说明。

如果要选择具有正支持的分布，则上面的示例结果为:金宝app

0 5.0000- >左删减
7.0000 Inf- >右删减
5.0000 9.0000—>间隔截尾
8.0000 8.0000—>完全被观察到

可选输入参数:(这些可以根本不达到，
或设置为[]以继续进行下一个可选输入参数)

minimizer:可以设置为1或2或3。即1:fminsearchbnd例程用于最小化，2:fmincon将Largescale设置为关闭，并使用' spq '算法。3.fmincon将“Largescale”设置为关闭，并采用“内点”算法。如果设置为[]或根本没有达到，则默认选择最小化1(没有特别的原因)。如果出现收敛问题，请务必首先探索所有三个最小化。然后您可以在下一个输入参数中研究其他初始值。

init:由用户定义的初始值的行向量。如果您不想定义这个参数，然后转到下一个可选输入参数，请将其设置为[]。如果初始值不是由用户提供的，那么它们是根据精确观察到的数据推导出来的，或者是根据内置的MATLAB函数进行右删减。如果只有区间数据可用，则中点被认为是精确观测到的，并使用内置函数来获得初值。

options:在fminsearchbnd或fmincon的优化集中使用的选项，这取决于前面的输入参数选择了哪个最小化。也就是说，如果最小化设置为1，那么选项将引用fminsearchbnd。如果最小化设置为2或3，则选项将引用fmincon。此参数中设置的选项将替换最小化输入参数中提到的默认选项。如果这个输入参数被设置为[]或根本没有到达，则将发生默认值。关于fmincon或fminsearch的“选项”，请参见MATLAB文档。

输出参数:

Pars:估计参数

Covars:估计参数的方差协方差矩阵。这是基于John D’erricos的“Adaptive Robust Numerical Differentiation”工具在所有分布中的评估。

SE:估计参数的标准误差

Gval:对数似然值

Exitflag:取决于所选的最小化。在只有精确观测数据和/或正确截尾数据可用的情况下，exitflag被设置为NaN，因为估计是基于内置的拟合例程完成的。

这个例程的目的是为MATLAB用户提供一个有用的工具来拟合一些分布(其中许多主要用于生存分析)，当左和/或右和/或区间截尾可用时。

这个例程使用John D’erricos的fminsearchbnd或内置的“fmincon”来实现最小化。

计算协方差矩阵
还使用了John D’erricos的“自适应鲁棒数值微分”工具。这些可以在这里找到:

//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/8277

//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/13490-adaptive-robust-numerical-differentiation

参见“示例”文件中的说明。