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Para modelar eventos extremos desde una distribución, utilice la distribución generalizada de Pareto (GPD). ofrece varias formas de trabajar con el GPD.Statistics and Machine Learning Toolbox™
Cree un objeto de distribución de probabilidad ajustando una distribución de probabilidad a los datos de muestra o especificando valores de parámetro.GeneralizedParetoDistribution
A continuación, utilice las funciones de objeto para evaluar la distribución, generar números aleatorios, etc.
Trabaje con el GPD de forma interactiva mediante la aplicación Distribution Fitter. Puede exportar un objeto desde la aplicación y utilizar las funciones de objeto.
Utilice funciones específicas de distribución con parámetros de distribución especificados. Las funciones específicas de la distribución pueden aceptar parámetros de varios GPD.
Utilice funciones de distribución genéricas ( , , , ) con un nombre de distribución especificado ( ) y parámetros.cdf
icdf
pdf
random
'Generalized Pareto'
Cree un objeto para modelar las colas de una distribución mediante los GPD, con otra distribución para el centro.paretotails
Un objeto es una distribución por parte de un usuario que consta de uno o dos GPD en las colas y otra distribución en el centro.paretotails
Puede especificar el tipo de distribución para el centro utilizando el argumento de al crear el objeto.cdffun
paretotails
Los valores válidos de son (distribución acumulativa empírica interpolada), (estimador de suavizado del núcleo interpolado) y un identificador de función.cdffun
'ecdf'
'kernel'
Después de crear un objeto, puede utilizar las funciones de objeto para evaluar la distribución y generar números aleatorios.
Para obtener más información sobre la distribución generalizada de Pareto, véase .Generalized Pareto Distribution
GeneralizedParetoDistribution | Generalized Pareto probability distribution object |
Fit probability distributions to data | |
Creador Fitter | Fit probability distributions to data |
Generalized Pareto Distribution
Learn about the generalized Pareto distribution used to model extreme events from a distribution.
Nonparametric and Empirical Probability Distributions
Estimate a probability density function or a cumulative distribution function from sample data.
Fit a Nonparametric Distribution with Pareto Tails
Fit a nonparametric probability distribution to sample data using Pareto tails to smooth the distribution in the tails.
Modelado de datos de cola con la distribución generalizada de Pareto
Este ejemplo muestra cómo ajustar los datos de cola a la distribución de Pareto generalizada por estimación de máxima verosimilitud.