MATLAB ヘルプ センター
区分的分布境界
[p,q] = boundary(pd)
[p,q] = boundary(pd,j)
[p,q] = boundary(pd) は、区分的分布 pd におけるセグメント間の境界点を返します。p は境界における累積確率のベクトル、q は対応する分位数のベクトルです。
p
q
pd
例
[p,q] = boundary(pd,j) は、j 番目の境界の境界値を返します。
j
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paretotails
標本データ セットを生成し、パレート分布の裾をもつ区分的分布を生成されたデータに当てはめることにより、paretotails オブジェクトを作成します。オブジェクト関数 boundary を使用して、paretotails オブジェクトのセグメント間の境界点を求めます。
boundary
20% の外れ値が含まれている標本データ セットを生成します。
rng('default'); % For reproducibility left_tail = -exprnd(1,100,1); right_tail = exprnd(5,100,1); center = randn(800,1); x = [left_tail;center;right_tail];
区分的分布を x に当てはめることにより paretotails オブジェクトを作成します。当てはめたオブジェクトがデータ セットの中間 80% については経験分布、データ セットの下位および上位 10% については一般化パレート分布 (GPD) から構成されるように、下裾と上裾の累積確率を使用して裾の境界を指定します。
x
pd = paretotails(x,0.1,0.9)
pd = Piecewise distribution with 3 segments -Inf < x < -1.33251 (0 < p < 0.1): lower tail, GPD(-0.0063504,0.567017) -1.33251 < x < 1.80149 (0.1 < p < 0.9): interpolated empirical cdf 1.80149 < x < Inf (0.9 < p < 1): upper tail, GPD(0.24874,3.00974)
関数 boundary を使用して、区分的セグメント間の境界値を取得します。
p = 2×1 0.1000 0.9000
q = 2×1 -1.3325 1.8015
p 内の値は境界における累積確率、q 内の値は対応する分位数です。
paretotails オブジェクトの cdf をプロットし、Figure で境界点をマークします。
xi = sort(x); plot(xi,cdf(pd,xi)) hold on plot(q,p,'ro') legend('Pareto Tails Object','Boundary Points','Location','best') hold off
パレート分布の裾をもつ区分的分布。paretotails オブジェクトを指定します。
どの境界を返すかを指定する境界のインデックス。正の整数を指定します。
データ型: single | double
single
double
(0,1)
各境界における累積確率。範囲 (0,1) の値から構成される数値ベクトルとして返されます。
各境界における分位数。数値ベクトルとして返されます。
R2007a で導入
paretotails | segment | upperparams | lowerparams | nsegments
segment
upperparams
lowerparams
nsegments
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