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置信区间的概率分布的参数
ci = paramci (pd)
CI = paramci(PD,名称,值)
例
CI= paramci(pd)返回的数组CI含有95%置信区间的下限和上限为概率分布的每个参数pd。
CI= paramci(pd)
CI
pd
CI= paramci(pd,名称,值)返回一个或多个名称-值对参数指定的附加选项的置信区间。例如,您可以为置信区间指定不同的百分比,或者仅为选定的参数计算置信区间。
CI= paramci(pd,名称,值)
名称,值
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加载样本数据。创建包含的学生的考试级数据的第一列的向量。
加载examgradesX =等级(:,1);
适合正常分发对象的数据。
pd = fitdist (x,'正常')
正态分布= 75.0083 [73.4321,76.5846]sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]
参数估计值旁边的区间是分布参数的95%置信区间。
您还可以通过使用该函数来获得这些区间paramci。
paramci
ci =2×273.4321 7.7391 76.5846 9.9884
第1栏CI包含mu参数的上下95%置信区间边界,第2列包含sigma参数的边界。
计算的分布参数的99%置信区间。
ci = paramci (pd,“α”,0.01)
ci =2×272.9245 7.4627 77.0922 10.4403
第1栏CI包含下部和上部99%的置信对μ参数间隔边界和列2包含对西格玛参数的边界。
概率分布,指定为概率分布对象使用以下中的一个产生。
makedist
fitdist
指定可选的用逗号分隔的对名称,值参数。名称是参数的名称和价值是对应的值。名称必须出现在引号内。可以按任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。
名称
价值
Name1, Value1,…,的家
“阿尔法”,0.01
“α”
0.05
为置信区间显着性水平,指定为逗号分隔的一对组成的“α”和范围内的(0,1)的标量值。的置信水平CI是100(1-α)%。默认值0.05对应于95%置信区间。
100(1-α)
例子:“阿尔法”,0.01
数据类型:单|双
单
双
'参数'
要为其计算置信区间的参数列表,指定为逗号分隔的对'参数'和字符向量,字符串数组,或细胞包含的参数名称字符向量的阵列。默认,paramci计算置信区间全部分布参数。
例子:“参数”,“亩”
“参数”,“亩”
数据类型:字符|串|细胞
字符
串
细胞
“类型”
“准确”
“瓦尔德”
“lr”
为置信区间的计算方法,指定为逗号分隔的一对组成的“类型”和“准确”,“瓦尔德”, 要么“lr”。
“准确”计算使用精确方法的置信区间,并且是可用于以下的分布。
类型
确切的
“准确”是默认的可用时。或者,你可以指定“瓦尔德”计算采用Wald方法的置信区间,或“lr”利用似然比法计算置信区间。
例子:“类型”、“瓦尔德的
“类型”、“瓦尔德的
'LogFlag'
布尔标志为对数标度,指定为逗号分隔的一对组成的'LogFlag'和一个包含对应于每个分布参数的布尔值的向量。该标志指定在对数刻度上计算哪个Wald区间。默认值取决于分布。
例子:'LogFlag',[0,1]
'LogFlag',[0,1]
数据类型:合乎逻辑
合乎逻辑
置信区间,返回为ap-by-2阵列包含的所述下限和上限100(1-α)每个分布参数的置信区间。p为分布参数的个数。
如果您创建pd通过使用makedist在指定分布参数时,下界和上界等于指定的参数。
分布钳工|fitdist|makedist|MLE|negloglik|proflik
MLE
negloglik
proflik
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