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wblfit

ワイブル パラメーターの推定値

構文

parmhat = wblfit(data)
[parmhat,parmci] = wblfit(data)
[parmhat,parmci] = wblfit(data,alpha)
[...] = wblfit(data,alpha,censoring)
[...] = wblfit(data,alpha,censoring,freq)
[...] = wblfit(...,options)

説明

parmhat = wblfit(data) は、ベクトル data の値が指定されたとき、ワイブル分布のパラメーターの最尤推定値 (parmhat) を返します。これは、正の値でなければなりません。parmhat は 2 要素の行ベクトルです。確率密度関数において、parmhat(1) はワイブル パラメーター a、parmhat(2) はワイブル パラメーター b を推定します。

y=f(x|a,b)=babxb1e(xa)bI(0,)(x)

[parmhat,parmci] = wblfit(data) は、a の推定に対する 95% の信頼区間と 2 行 2 列の行列 parmci で、b を返します。1 番目の行にはパラメーターの信頼区間の下限、2 番目の行には上限が格納されます。

[[parmhat,parmci] = wblfit(data,alpha) は、パラメーター推定に対する 100(1 - alpha)% の信頼区間を返します。

[...] = wblfit(data,alpha,censoring) は、data と同じサイズの論理ベクトル censoring を受け入れます。これは、右側打ち切りの観測値の場合は 1、正確に観測された観測値の場合は 0 です。

[...] = wblfit(data,alpha,censoring,freq) は、data と同じサイズの頻度ベクトル freq を受け入れます。通常、ベクトル freq は、data の対応する要素の整数の頻度を格納しますが、任意の非負値を格納することもできます。alphacensoring、または freq の場合は [] にこれらの既定値を入れて渡して使用します。

[...] = wblfit(...,options) は、options 構造体を受け入れます。この構造体は最尤推定を計算するために関数が使用する反復アルゴリズムの制御パラメーターを指定します。ワイブル近似関数は、options 構造体を受け入れます。これは、関数 statset を使用して作成できます。statset ('wblfit') を入力して、lognfitoptions 構造体に受け入れるパラメーターの名前と既定値を確認します。これらのオプションの詳細は、statset のリファレンス ページを参照してください。

data = wblrnd(0.5,0.8,100,1);
[parmhat, parmci] = wblfit(data)
parmhat =
  0.5861  0.8567
parmci =
  0.4606  0.7360
  0.7459  0.9973

R2006a より前に導入

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