upperparams

上裾のパレート分布のパラメーター

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構文

params = upperparams(pd)

説明

params = upperparams(pd) は、pd の上裾における一般化パレート分布 (GPD) の形状パラメーターとスケール パラメーターが格納されている、2 要素のベクトル params を返します。

upperparams は、GPD の位置パラメーターは返しません。位置パラメーターは、上裾の累積確率に対応する分位数の値です。位置パラメーターを取得するには、関数 boundary を使用します。

例

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標本データ セットを生成し、paretotails を使用して、裾がパレート分布になっている区分的分布をデータに当てはめます。オブジェクト関数 upperparams を使用して、上裾のパレート分布の分布パラメーターを求めます。

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 セットの中程の 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 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。

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 upperparams を使用して、上裾について当てはめた GPD の形状パラメーターとスケール パラメーターを取得します。

params = upperparams(pd)
params = 1×2

    0.2487    3.0097

上裾のパレート分布のパラメーターは、UpperParameters プロパティを使用して取得することもできます。UpperParameters プロパティにアクセスするには、ドット表記を使用します。

pd.UpperParameters
ans = 1×2

    0.2487    3.0097

GPD の位置パラメーターは、上裾の累積確率に対応する分位数の値です。関数 boundary を使用して、位置パラメーターを取得します。

[p,q] = boundary(pd)
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。q(1) は上裾の GPD の位置パラメーターです。

下裾のパレート分布のパラメーターを取得するには、関数 lowerparams または LowerParameters プロパティを使用します。

入力引数

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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。

バージョン履歴

R2007a で導入

参考

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トピック