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一般化極値分布

一般化極値分布から無作為標本への当てはめ、評価および生成

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、一般化極値分布を処理する方法がいくつか用意されています。

  • GeneralizedExtremeValueDistribution オブジェクトを作成し、GeneralizedExtremeValueDistribution のオブジェクト関数を使用します。

  • 分布パラメーターを指定して、分布特有の関数を使用します。関数では、複数の一般化極値分布についてのパラメーターを受け入れることができます。

  • 分布名 "Generalized Extreme Value" と対応するパラメーターを指定して、汎用の分布関数を使用します。

一般化極値分布の詳細については、一般化極値分布を参照してください。

関数

すべて展開する

makedist確率分布オブジェクトの作成
fitdistデータへの確率分布オブジェクトの近似
distributionFitter分布フィッター アプリを開く
cdf累積分布関数
gatherGPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集 (R2020b 以降)
icdf逆累積分布関数
iqr確率分布の四分位数間範囲
mean確率分布の平均
median確率分布の中央値
negloglik確率分布の負の対数尤度
paramci確率分布パラメーターの信頼区間
pdf確率密度関数
plot確率分布オブジェクトのプロット (R2022b 以降)
proflik確率分布のプロファイル尤度関数
random乱数
std確率分布の標準偏差
truncate確率分布オブジェクトの打ち切り
var確率分布の分散
gevcdf一般化極値の累積分布関数
gevpdf一般化極値確率密度関数
gevinv一般化極値の逆累積分布関数
gevlike一般化極値の負の対数尤度
gevstat一般化極値の平均と分散
gevfit一般化極値のパラメーター推定
gevrnd一般化極値乱数
cdf累積分布関数
icdf逆累積分布関数
pdf確率密度関数
random乱数
mle最尤推定

オブジェクト

GeneralizedExtremeValueDistribution一般化極値確率分布オブジェクト

トピック

  • 一般化極値分布

    一般化極値分布は、測定値や観測値を表す互いに独立で同一の分布に従う乱数の大きな集合における最小値あるいは最大値をモデル化するために使用されることが多くあります。

  • 一般化極値分布によるデータのモデル化

    この例では、最尤推定法を使用して、一般化極値分布を近似する方法を示します。