主要内容

このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして,英語の最新版を参照してください。

lognfit

対数正規パラメーター推定

ページ内をすべて折りたたむ

構文

太好了= lognfit (x)
(太好了,pCI) = lognfit (x)
(太好了,pCI) = lognfit (x,α)
［＿＿＿] = lognfit (x,α,审查)
［＿＿＿) = lognfit (x,α,审查、频率)
［＿＿＿) = lognfit (x,α,审查、频率、期权)

説明

酷毙了= lognfit (x）は,与えられたx内の標本データに対して,対数正規分布パラメーターの不偏推定量を返します。太好了(1)と太好了(2)はそれぞれ対数値の平均および標準偏差です。

［酷毙了，一种总线标准) = lognfit (x）は,パラメーター推定値の95%信頼区間も返します。

例

［酷毙了，一种总线标准) = lognfit (x，α）は,信頼区間の信頼度が100(1α)%であることを指定します。

例

［＿＿＿) = lognfit (x，α，审查）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で示す逻辑ベクトル审查を使用します。打ち切りを行う場合,酷毙了の値は最尤推定量(标定)です。

［＿＿＿) = lognfit (x，α，审查，频率）は,観測値の頻度または重みを指定します。

例

［＿＿＿) = lognfit (x，α，审查，频率，选项）は,打ち切りを伴う初速の計算に使用する反復アルゴリズムlognfitの最適化オプションを指定します。选项を作成するには,関数statsetを使用します。

α、审查および频率について［］を渡すと,既定値を使用できます。

例

すべて折りたたむ

ライブスクリプトを開く

パラメーター5および2をもつ対数正規分布から,1000個の乱数を生成します。

rng (“默认”）%的再现性n = 1000;%样本数量x = lognrnd (5, 2, n, 1);

パラメーター推定と99%信頼区間を求めます。

(太好了,pCI) = lognfit (0.01 x))
太好了=1×24.9347 - 1.9979
pCI =2×24.7717 1.8887 5.0978 2.1196

太好了(1)と太好了(2)はそれぞれ対数値の平均および標準偏差です。一种总线标准には,平均および標準偏差パラメーターの99%信頼区間が格納されます。1行目の値は下限2行目の値は上限です。

ライブスクリプトを開く

lognfitを使用して,打ち切りがあるデータセットの初速を求めます。statsetを使用して,打ち切られたデータの初速を計算するためにlognfitで使用する反復アルゴリズムのオプションを指定してから,再度标定を求めます。

パラメーター5および2をもつ対数正規分布に従う真の時間xを生成します。

rng (“默认”）%的再现性n = 1000;%样本数量x = lognrnd (5, 2, n, 1);

打ち切り時間を生成します。打ち切り時間は真の時間xから独立していなければならないことに注意してください。

censtime = normrnd(150年,20岁的大小(x));

打ち切り時間のインジケーターと観測された時間を指定します。

审查= x > censtime;y = min (x, censtime);

対数正規分布のパラメーターの初速を求めます。lognfitの2番目の入力引数では,信頼度を指定します。［］0.05を渡して,既定値を使用します。3番目の入力引数では,打ち切り情報を指定します。

太好了= lognfit (y,[],审查)
太好了=1×24.9535 - 1.9996

対数正規分布のパラメーターを推定するために関数lognfitが使用する既定のアルゴリズムパラメーターを表示します。

statset (“lognfit”）
ans =结构体字段:Display: 'off' MaxFunEvals: 200 MaxIter: 100 TolBnd: 1.0000e-06 TolFun: 1.0000e-08 TolTypeFun: [] TolX: 1.0000e-08 TolTypeX: [] GradObj: [] Jacobian: [] derivative: [] FunValCheck: [] Robust: [] RobustWgtFun: [] WgtFun: [] Tune: [] UseParallel: [] UseSubstreams: [] Streams: {} OutputFcn: []

異なる名前を使用してオプションを保存します。結果の表示方法(显示)と目的関数の終了許容誤差(TolFun)を変更します。

选择= statset (“lognfit”）;选项。显示=“最后一次”；选项。TolFun= 1e-10;

または,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できます。

选择= statset (“显示”，“最后一次”，“TolFun”1平台以及);

新しいアルゴリズムパラメーターで初速を求めます。

酷毙了= lognfit(审查,y,[][],选项)
成功收敛:梯度范数小于OPTIONS。TolFun
太好了=1×24.9535 - 1.9996

lognfitは,最後の反復に関するレポートを表示します。

入力引数

すべて折りたたむ

ベクトルとして指定される標本データ。

データ型:单|双

信頼区間の有意水準。範囲(0,1)のスカラーを指定します。信頼度は100(1α)%です。αは,真の値が信頼区間に含まれない確率です。

例:0．01

データ型:单|双

x内の各値の打ち切りのインジケーター。xと同じサイズの逻辑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:逻辑

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、入力引数频率には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初速を取得するには,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。

データ型:单|双

最適化オプション。構造体を指定します。选项は,打ち切られたデータの初速を計算するためにlognfit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。

选项を作成するには,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。

フィールド名 値 既定値
显示

アルゴリズムで表示される情報量。

  • “关闭”——何の情報も表示しません。

  • “最后一次”——最終出力を表示します。

 “关闭”
MaxFunEvals

許容される目的関数評価の最大回数。正の整数を指定します。

 200
麦克斯特

許容される最大反復回数。正の整数を指定します。

 One hundred.
TolBnd

標準偏差パラメーターの推定値の下限。正のスカラーを指定します。

平均および標準偏差パラメーターの推定値の範囲はそれぞれ(负、正)および[TolBnd,正]です。

 1 e-6
TolFun

目的関数の値の終了許容誤差。正のスカラーを指定します。

 1 e-8
TolX

パラメーターの終了許容誤差。正のスカラーを指定します。

 1 e-8

コマンドウィンドウで”statset ('lognfit”)“と入力して,lognfitが構造体选项で受け入れ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(“显示”、“最后”,麦克斯特,1000)は,反復アルゴリズムの結果の最終情報を表示し,許容される最大反復回数を1000に変更するよう指定します。

データ型:结构体

出力引数

すべて折りたたむ

対数正規分布パラメーターの推定値。1行2列のベクトルとして返されます。太好了(1)と太好了(2)はそれぞれ対数値の平均および標準偏差です。

  • 打ち切りを行わない場合,酷毙了の値は不偏推定量です。打ち切りがない場合の初速を計算するには,関数大中型企业を使用します。

  • 打ち切りを行う場合,酷毙了の値は初速です。重み付き初速を計算するには,频率を使用して観測値の重みを指定します。

対数正規分布のパラメーター推定値の信頼区間。100(1α)%信頼区間の下限と上限が含まれている2行2列の行列として返されます。

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。

アルゴリズム

lognfitは,信頼区間を計算するため,打ち切られていないデータについては厳密法を,打ち切られたデータについては沃尔德法を使用します。厳密法ではt分布とカイ二乗分布に基づいて,打ち切られていない標本を正確にカバーします。

代替機能

lognfitは対数正規分布専用の関数です。统计和机器学习工具箱™には,さまざまな確率分布をサポートする汎用関数大中型企业、fitdistおよびparamciと分布更健康アプリもあります。

  • 大中型企业は,さまざまな確率分布のパラメーターについて初速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または分布更健康アプリを使用して分布をデータにあてはめることにより,LognormalDistribution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μおよびσ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。

参照

M.埃文斯，N.黑斯廷斯和B.皮科克。《统计分布》，第2版，霍博肯，新泽西州:约翰·威利父子公司，1993。

终身数据的统计模型和方法。新泽西州霍博肯:Wiley-Interscience出版社，1982年。

[3]米克尔，小Q，洛杉矶埃斯科瓦尔。可靠性数据的统计方法。《中华人民共和国证券法》，1998。

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

||||||||||

トピック

R2006aより前に導入

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

电子书をダウンロードする