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lognfit

対数正規パラメーター推定

構文

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

説明

parmhat = lognfit(data) は、対数正規分布近似 data に対するパラメーターの最尤推定値のベクトル parmhat(1) = mu および parmhat(2) = sigma を返します。musigma は、それぞれ関連する正規分布の平均および標準偏差です。

[parmhat,parmci] = lognfit(data) は、パラメーター推定 mu および sigma に対する 95% の信頼区間を 2 行 2 列の行列 parmci で返します。行列の 1 列目は、パラメーター mu の信頼限界の下限および上限を含んでいます。2 列目は、パラメーター sigma の信頼限界を含んでいます。

[parmhat,parmci] = lognfit(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。alpha は、信頼区間の幅を指定する、範囲 (0 1) の値です。既定の設定では、alpha0.05 で、95% の信頼区間を意味します。

[...] = lognfit(data,alpha,censoring) は、data と同じサイズのブール 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。

[...] = lognfit(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、freq は、data の対応する要素の整数の頻度を含みますが、任意の非負値を含むこともできます。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。

[...] = lognfit(data,alpha,censoring,freq,options) は、options 構造体を受け入れます。これは、打ち切りがあるときの最尤推定値を計算するために関数が使用する反復アルゴリズムに対する制御パラメーターを指定します。対数正規近似関数が受け入れる options 構造体は、関数 statset を使用して作成できます。statset('lognfit') 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。

メモ

打ち切りを行わない場合、lognfit は、分散の不偏推定量の平方根を使用して sigma を計算します。打ち切りを行う場合は、sigma は最尤推定です。

この例では、µ = 0 および σ = 3 である対数正規分布データから 100 個の独立標本を生成します。parmhat は µ と σ を推定し、parmciparmhat を中心とした 99% 信頼区間を与えます。parmci は、µ と σ の真の値を含んでいることに注意してください。

data = lognrnd(0,3,100,1);
[parmhat,parmci] = lognfit(data,0.01)
parmhat =
  -0.2480  2.8902
parmci =
  -1.0071  2.4393
   0.5111  3.5262

拡張機能

R2006a より前に導入