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gamfit

Las estimaciones de parámetros gamma

Sintaxis

phat = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data)
[phat,pci] = gamfit(data,alpha)
[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options)

Descripción

phat = gamfit(data) Devuelve las estimaciones de máxima verosimilitud (MLEs) para los parámetros de la distribución gamma dados los datos en Vector.data

[phat,pci] = gamfit(data) Devuelve MLEs y 95% de intervalos de confianza por ciento. La primera fila de es el límite inferior de los intervalos de confianza; la última fila es el límite superior.pci

[phat,pci] = gamfit(data,alpha) Devuelve% de intervalos de confianza.100(1 - alpha) Por ejemplo, = rinde 99% intervalos de confianza.alpha0.01

acepta un vector booleano del mismo tamaño que es 1 para las observaciones que están censuradas a la derecha y 0 para las observaciones que se observan exactamente.[...] = gamfit(data,alpha,censoring)data

acepta un vector de frecuencia del mismo tamaño que. normalmente contiene frecuencias enteras para los elementos correspondientes, pero puede contener valores no negativos.[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq)datafreqdata

[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options) acepta una estructura, que especifica los parámetros de control para el algoritmo iterativo que utiliza la función para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud.options La función de ajuste gamma acepta una estructura que se puede crear utilizando la función.optionsstatset Escriba para ver los nombres y valores predeterminados de los parámetros que acepta en la estructura.statset('gamfit')gamfitoptions

Ejemplos

Ajuste una distribución gamma a datos aleatorios generados a partir de una distribución gamma especificada:

a = 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

Referencias

[1] Hahn, Gerald J., and S. S. Shapiro. Statistical Models in Engineering. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 88.

Consulte también

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Introducido antes de R2006a