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ワイブル パラメーターの推定値
parmHat = wblfit(x)
[parmHat,parmCI] = wblfit(x)
[parmHat,parmCI] = wblfit(x,alpha)
[___] = wblfit(x,alpha,censoring)
[___] = wblfit(x,alpha,censoring,freq)
[___] = wblfit(x,alpha,censoring,freq,options)
parmHat = wblfit(x) は、与えられた x 内の標本データに対して、ワイブル分布パラメーターの推定値 (形状とスケール) を返します。
parmHat
x
例
[parmHat,parmCI] = wblfit(x) は、パラメーター推定値の 95% の信頼区間も返します。
parmCI
[parmHat,parmCI] = wblfit(x,alpha) は、信頼区間の信頼水準が 100(1—alpha)% であることを指定します。
alpha
100(1—alpha)
[___] = wblfit(x,alpha,censoring) は、x 内の各値を右側打ち切りするかどうかを指定します。右側打ち切りの観測値を 1、完全に観測される観測値を 0 で示す logical ベクトル censoring を使用します。
censoring
[___] = wblfit(x,alpha,censoring,freq) は、観測値の頻度または重みを指定します。
freq
[___] = wblfit(x,alpha,censoring,freq,options) は、打ち切りを伴う最尤推定 (MLE) の計算に使用する反復アルゴリズム wblfit の最適化オプションを指定します。options を作成するには、関数 statset を使用します。
options
wblfit
statset
alpha、censoring および freq について [] を渡すと、既定値を使用できます。
[]
すべて折りたたむ
スケール 0.8、形状 3 のワイブル分布から 100 個の乱数を生成します。
0.8
3
x = wblrnd(0.8,3,100,1);
データからワイブル分布のパラメーターを推定します。
parmHat = 1×2 0.7751 2.9433
スケール 1、形状 2 のワイブル分布から 100 個の乱数を生成します。
1
2
x = wblrnd(1,2,100,1);
データから、ワイブル分布のパラメーターを推定するための 95% 信頼区間を求めます。
95%
parmHat = 1×2 0.9536 1.9622
parmCI = 2×2 0.8583 1.6821 1.0596 2.2890
parmCI の上の行には信頼区間の下限が格納され、下の行には信頼区間の上限が格納されます。
スケール 2、形状 5 の分布から 100 個のワイブル確率変数を生成します。
5
x = wblrnd(2,5,100,1);
wblfit のアルゴリズム パラメーターを表示します。
statset('wblfit')
ans = struct with fields: Display: 'off' MaxFunEvals: [] MaxIter: [] TolBnd: [] TolFun: [] TolTypeFun: [] TolX: 1.0000e-06 TolTypeX: [] GradObj: [] Jacobian: [] DerivStep: [] FunValCheck: [] Robust: [] RobustWgtFun: [] WgtFun: [] Tune: [] UseParallel: [] UseSubstreams: [] Streams: {} OutputFcn: []
関数 statset の名前と値のペアの引数を使用して、アルゴリズム パラメーターを指定します。結果の表示方法 (Display) を変更し、パラメーターの終了許容誤差 (TolX) を設定します。
Display
TolX
options = statset('Display','iter','TolX',1e-4); % Optimization options
新しいアルゴリズム パラメーターで MLE を求めます。
parmhat = wblfit(x,[],[],[],options)
Func-count x f(x) Procedure 2 0.193283 -0.0172927 initial 3 0.205467 0.00262429 interpolation 4 0.203862 2.99018e-05 interpolation 5 0.203862 2.99018e-05 interpolation Zero found in the interval [0.193283, 0.386565]
parmhat = 1×2 1.9624 4.9050
wblfit は、反復に関する情報を表示します。
ベクトルとして指定される標本データ。
データ型: single | double
single
double
信頼区間の有意水準。範囲 (0,1) のスカラーを指定します。信頼水準は 100(1—alpha)% です。alpha は、真の値が信頼区間に含まれない確率です。
例: 0.01
0.01
x 内の各値の打ち切りのインジケーター。x と同じサイズの logical ベクトルを指定します。右側打ち切りの観測値については 1、完全に観測される観測値については 0 を使用します。
既定は、すべての観測値が完全に観測されることを示す 0 の配列です。
データ型: logical
logical
観測値の頻度または重み。x と同じサイズの非負のベクトルを指定します。通常、入力引数 freq には x 内の対応する要素に対する非負の整数カウントを含めますが、任意の非負値を含めることができます。
打ち切りがあるデータ セットに対する重み付き MLE を取得するには、x 内の観測値の個数に対して正規化した観測値の重みを指定します。
既定は、x の各要素に対して観測値が 1 つずつあることを示す、1 の配列です。
最適化オプション。構造体を指定します。options は、打ち切られたデータの MLE を計算するために wblfit が使用する反復アルゴリズムの制御パラメーターを決定します。
options を作成するには、関数 statset を使用するか、次の表に記載されているフィールドと値が含まれている構造体配列を作成します。
アルゴリズムで表示される情報量。
'off' — 情報表示なし
'off'
'final' — 最終出力を表示
'final'
'iter' — 反復出力を表示
'iter'
パラメーターの終了許容誤差。正のスカラーとして指定
1e-8
コマンド ウィンドウで「statset('wblfit')」と入力して、wblfit が options 構造体に含めるフィールドの名前と既定値を表示することもできます。
例: statset('Display','iter') は、反復アルゴリズムの各ステップの情報を表示するよう指定します。
statset('Display','iter')
データ型: struct
struct
ワイブル分布のパラメーター a (スケール) と b (形状) の推定。行ベクトルとして返されます。
ワイブル分布の平均パラメーターの信頼区間。100(1—alpha)% 信頼区間の下限と上限が含まれている 2 行 2 列の行列ベクトルとして返されます。
1 行目と 2 行目はそれぞれ、信頼区間の下限と上限に対応します。
wblfit はワイブル分布専用の関数です。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、さまざまな確率分布をサポートする汎用関数 mle、fitdist および paramci と分布フィッター アプリもあります。
mle
fitdist
paramci
mle は、さまざまな確率分布のパラメーターについて MLE と信頼区間を返します。確率分布名またはカスタム確率密度関数を指定できます。
関数 fitdist または分布フィッター アプリを使用して分布をデータに当てはめることにより、WeibullDistribution 確率分布オブジェクトを作成します。オブジェクト プロパティ a および b にはパラメーター推定が格納されます。パラメーター推定の信頼区間を取得するには、オブジェクトを paramci に渡します。
WeibullDistribution
a
b
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。
R2006a より前に導入
mle | wbllike | wblpdf | wblcdf | wblinv | wblstat | wblrnd | wblplot
wbllike
wblpdf
wblcdf
wblinv
wblstat
wblrnd
wblplot
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