gpinv

一般化パレートの逆累積分布関数

構文

x = gpinv(p,k,sigma,theta)


説明

x = gpinv(p,k,sigma,theta) は、p の値で評価された裾の指数 (形状) パラメーター k、スケール パラメーター sigma、およびしきい値 (位置) パラメーター theta を使用して、一般化パレート (GP) の逆累積分布関数を返します。x のサイズは、入力引数のサイズと同じです。スカラー入力は、他の入力と同じサイズの定数行列として機能します。

k、sigma、theta の既定値は、それぞれ 0、1、0 です。

k = 0 で theta = 0 の場合、GP は指数分布と等価です。k > 0 および theta = sigma/k の場合、GP はスケール パラメーターが sigma/k、形状パラメーターが 1/k のパレート分布と同じになります。k ≥ 1 の場合、GP の平均は有限ではなく、k ≥ 1/2 の場合、分散は有限ではありません。k ≥ 0 の場合、GP は

x > theta に対して正の密度をもつか、次のようになります。

k < 0, $$0\le \frac{x-\theta }{\sigma }\le -\frac{1}{k}$$.

参考文献

[1] Embrechts, P., C. Klüppelberg, and T. Mikosch. Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. New York: Springer, 1997.

[2] Kotz, S., and S. Nadarajah. Extreme Value Distributions: Theory and Applications. London: Imperial College Press, 2000.

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

icdf | gpcdf | gppdf | gpstat | gpfit | gplike | gprnd

トピック

• 一般化パレート分布
• 確率分布の操作
• ノンパラメトリックな経験的確率分布
• パレート分布の裾を使用したノンパラメトリック分布の近似
• サポートされている分布