gamfit.
伽玛参数估计
句法
phat = gamfit（数据）
[PHAT，PCI] = GAMFIT（数据）
[PHAT，PCI] = GAMFIT（数据，alpha）
[...] = gamfit（数据，alpha，审查，频率，选项）
描述
phat = gamfit（数据）在给定向量中的数据时返回伽玛分布参数的最大似然估计（MLES）数据。
[PHAT，PCI] = GAMFIT（数据）返回MLES和95％的置信区间百分比。第一排PCI.置信区间的下限是下限;最后一行是上限。
[PHAT，PCI] = GAMFIT（数据，alpha）回报100（1 - alpha）％ 置信区间。例如，α=0.01产生99％的置信区间。
[...] = gamfit（数据，alpha，审查）接受一个相同尺寸的布尔矢量数据对于右被审查的观察和恰好观察的观察，这是1的1。
[...] = gamfit（数据，alpha，审查，频率）接受与相同尺寸的频率矢量数据。弗里克通常包含相应元素的整数频率数据，但可能包含任何非负值。
[...] = gamfit（数据，alpha，审查，频率，选项）接受一个结构，选项，这为迭代算法指定了函数用于计算最大似然估计的控制参数。伽玛拟合功能接受一个选项可以使用该功能创建的结构实例化。进入statset（'gamfit'）要查看参数的名称和默认值gamfit.接受选项结构体。
例子
适合从指定的伽马分布生成的随机数据的伽玛分布：
A = 2;B = 4;数据= GAMRND（A，B，100,1）;[p，ci] = gamfit（数据）p = 2.1990 3.7426 ci = 1.6840 2.8298 2.7141 4.6554
参考
[1] Hahn，Gerald J.和S. Shahiro。工程统计模型。Hoboken，NJ：John Wiley＆Sons，Inc。，1994，p。88。
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