paramci

Intervalos de confianza para los parámetros de la distribución de probabilidad

Sintaxis

ci = paramci(pd)

ci = paramci(pd,Name,Value)

Descripción

ci = paramci(pd) devuelve el arreglo ci que contiene los límites superior e inferior del intervalo de confianza del 95% para cada parámetro de la distribución de probabilidad pd.

ci = paramci(pd,Name,Value) devuelve intervalos de confianza con más opciones especificadas por uno o más argumentos de par nombre-valor. Por ejemplo, puede especificar un porcentaje diferente para el intervalo de confianza o calcular intervalos de confianza solo para los parámetros seleccionados.

Ejemplos

Intervalos de confianza de los parámetros

Cargue los datos de muestra. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de las notas de los alumnos en un examen.

load examgrades
x = grades(:,1);

Ajuste un objeto de distribución normal a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

Los intervalos que aparecen junto a las estimaciones de los parámetros son los intervalos de confianza del 95% para los parámetros de la distribución.

También puede obtener estos intervalos con la función paramci.

ci = paramci(pd)

ci = 2×2

   73.4321    7.7391
   76.5846    9.9884

La columna 1 de ci contiene los límites superior e inferior del intervalo de confianza del 95% para el parámetro mu, y la columna 2 contiene los límites para el parámetro sigma.

Cambiar los intervalos de confianza de los parámetros

Cargue los datos de muestra. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de las notas de los alumnos en un examen.

load examgrades
x = grades(:,1);

Ajuste un objeto de distribución normal a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

Calcule el intervalo de confianza del 99% para los parámetros de distribución.

ci = paramci(pd,'Alpha',.01)

ci = 2×2

   72.9245    7.4627
   77.0922   10.4403

La columna 1 de ci contiene los límites superior e inferior del intervalo de confianza del 99% para el parámetro mu, y la columna 2 contiene los límites para el parámetro sigma.

Argumentos de entrada

pd — Distribución de probabilidad

objeto de distribución de probabilidad

Distribución de probabilidad, especificada como uno de los objetos de distribución de probabilidad de la siguiente tabla.

Objeto de distribución	Función o app utilizada para crear el objeto de distribución de probabilidad
BetaDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BinomialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BirnbaumSaundersDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BurrDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
ExponentialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
ExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GammaDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedParetoDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
HalfNormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
InverseGaussianDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
KernelDistribution	fitdist, Distribution Fitter
LogisticDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LoglogisticDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LognormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
NegativeBinomialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
NormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
RayleighDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
RicianDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
StableDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
tLocationScaleDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos opcionales Name1=Value1,...,NameN=ValueN, donde Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Los argumentos nombre-valor deben aparecer después de otros argumentos, pero el orden de los pares no importa.

En versiones anteriores a R2021a, use comas para separar cada nombre y valor y encierre Name entre comillas.

Ejemplo: 'Alpha',0.01 especifica un intervalo de confianza del 99%.

Alpha — Nivel de significación

0.05 (predeterminado) | valor de escalar en el rango (0,1)

Nivel de significación para el intervalo de confianza, especificado como el par separado por comas que consta de 'Alpha' y un valor de escalar en el rango (0,1). El nivel de confianza de ci es 100(1–Alpha)%. El valor predeterminado de 0.05 se corresponde con un intervalo de confianza del 95%.

Ejemplo: 'Alpha',0.01

Tipos de datos: single | double

Parameter — Lista de parámetros

vector de caracteres | arreglo de cadenas | arreglo de celdas de vectores de caracteres

Lista de parámetros cuyos intervalos de confianza desean calcularse, especificada como un par separado por comas que consta de 'Parameter' y un vector de caracteres, un arreglo de cadenas o un arreglo de celdas de vectores de caracteres que contiene los nombres de los parámetros. De forma predeterminada, paramci calcula intervalos de confianza para todos los parámetros de distribución.

Ejemplo: 'Parameter','mu'

Tipos de datos: char | string | cell

Type — Método de cálculo

'exact' | 'Wald' | 'lr'

Método de cálculo de los intervalos de confianza, especificado como el par separado por comas que consta de 'Type' y 'exact', 'Wald' o 'lr'.

'exact' calcula los intervalos de confianza utilizando un método exacto y está disponible para las siguientes distribuciones.

Distribución	Método de cálculo
Binomial	Cálculo con el método de Clopper-Pearson basado en los cálculos exactos de probabilidades. Este método no proporciona probabilidades de cobertura exactas.
Exponencial	Cálculo con un método basado en una distribución chi-cuadrado. Este método proporciona una cobertura exacta para muestras completas y censuradas de tipo 2.
Normal	El método de cálculo basado en las distribuciones t y chi-cuadrado para muestras no censuradas proporciona una cobertura exacta para muestras no censuradas. Para muestras censuradas, paramci utiliza el método de Wald si Type es exact.
Lognormal	El método de cálculo basado en las distribuciones t y chi-cuadrado para muestras no censuradas proporciona una cobertura exacta. Para muestras censuradas, paramci utiliza el método de Wald si Type es exact.
Poisson	El método de cálculo basado en una distribución chi-cuadrado proporciona una cobertura exacta. Para grados de libertad grandes, la distribución chi-cuadrado se aproxima a una distribución normal para eficiencia numérica.
Rayleigh	El método de cálculo basado en una distribución chi-cuadrado proporciona probabilidades de cobertura exactas.

Alternativamente, puede especificar 'Wald' para calcular los intervalos de confianza utilizando el método de Wald o 'lr' para calcular los intervalos de confianza utilizando el método de la razón de verosimilitud.

'exact' es el valor predeterminado cuando está disponible. De lo contrario, el valor predeterminado es 'Wald'.

Ejemplo: 'Type','Wald'

LogFlag — Indicador booleano para la escala logarítmica

vector

Indicador booleano para la escala logarítmica, especificado como el par separado por comas que consta de 'LogFlag' y un vector que contiene los valores booleanos correspondientes a cada parámetro de la distribución. El indicador especifica qué intervalos de Wald calcular en una escala logarítmica. Los valores predeterminados dependen de la distribución.

Ejemplo: 'LogFlag',[0,1]

Tipos de datos: logical

Argumentos de salida

ci — Intervalo de confianza

arreglo

Intervalo de confianza, devuelto como un arreglo de p por 2 que contiene los límites superior e inferior del intervalo de confianza 100(1–Alpha)% para cada parámetro de distribución. p es el número de parámetros de distribución.

Si crea pd utilizando makedist y especifica los parámetros de distribución, los límites superior e inferior son iguales a los parámetros especificados.

Capacidades ampliadas

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

mle | negloglik | proflik | makedist | fitdist | Distribution Fitter

Temas

• Working with Probability Distributions
• Distribuciones admitidas