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gamfit

ガンマ パラメーターの推定値

構文

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

説明

phat = gamfit(data) は、ベクトル data 内のデータについてガンマ分布のパラメーターの最尤推定量 (MLE) を返します。

[phat,pci] = gamfit(data) は、最尤推定と 95% 信頼区間を返します。pci の 1 行目は信頼区間の下限、2 行目は上限になります。

[phat,pci] = gamfit(data,alpha) は、100(1 - alpha)% の信頼区間を返します。たとえば、alpha = 0.01 であれば、99% 信頼区間に相当します。

[...] = gamfit(data,alpha,censoring) は、正確に観測された観測値に対して 0、右側打ち切りの観測値に対して 1 となる、data と同じサイズのブール ベクトルを受け入れます。

[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq) は、data と同じサイズの頻度ベクトルを受け入れます。freq は、通常、data の要素に対応するための整数の頻度を含みますが、任意の整数でない非負値を含むこともできます。

[...] = gamfit(data,alpha,censoring,freq,options) 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する options 構造体を受け入れます。関数 gamma fit は、関数 statset を使用して作成することができる options 構造体を受け入れます。statset('gamfit') を入力して、gamfitoptions 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。

ガンマ分布を指定したガンマ分布から発生した乱数データに近似します。

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

参照

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

R2006a より前に導入