曲線近似と分布近似の実行,および各手法の適所についての学習。

この例では,変数間に複雑な関係がある場合や,個体変数が異なる分布から成る場合に,コピュラを使用して多変量分布からデータを生成する方法を示します。

この例では,累積分布関数の最小二乗推定を使用して一変量分布で近似する方法を示します。この方法は,最尤推定法が失敗した場合(しきい値パラメーターを含むモデルの場合など)に一般的に使用できる方法です。

この例では、统计和机器学习工具箱™の関数大中型企业を使用して,一変量のデータにカスタム分布をあてはめる方法を示します。

この例では、统计和机器学习工具箱™の関数大中型企业を使用して,より高度な手法で一変量のデータにカスタム分布を近似させる方法を示します。これらの手法には,モデルと打ち切りデータの近似や,カスタム分布の近似における数値の詳細の計算などがあります。