要从分布中建模极端事件,请使用广义帕累托分布(GPD)。统计和机器学习工具箱™ 提供了几种使用GPD的方法。
创建一个概率分布对象GeneralizedParetoDistribution
通过将概率分布拟合到样本数据或指定参数值。然后,使用目标函数计算分布,生成随机数,等等。
使用Distribution Fitter应用程序以交互方式使用GPD。您可以从应用程序导出对象并使用对象函数。
使用具有指定分布参数的分布特定函数。特定于分布的函数可以接受多个GPD的参数。
创建一个帕累托病
对象使用GPDs对分布的尾部建模,以另一个分布为中心。A.帕累托病
对象是一个分段分布,由尾部的一个或两个GPD和中心的另一个分布组成。可以使用指定中心的分发类型cdffun
的观点帕累托病
当您创建对象时。有效的值cdffun
是“ecdf”
(插值经验累积分布),“内核”
(插值核平滑估计器)和函数句柄。创建对象后,可以使用对象函数计算分布并生成随机数。
要了解广义帕累托分布,请参阅广义帕累托分布.
GeneralizedParetoDistribution |
广义帕累托概率分布对象 |
了解用于从分布模拟极端事件的广义帕累托分布。
根据样本数据估计概率密度函数或累积分布函数。
用帕累托尾部拟合非参数概率分布到样本数据,以平滑尾部分布。
用非参数或半参数的方法估计累积分布函数(cdf)。
这个例子展示了如何通过最大似然估计将尾部数据拟合到广义帕累托分布。