你好,穆罕默德,
耿贝尔分布称为极值分布在MATLAB。你可以查看以下文档和示例,应该可以帮助你完成你想做的事
情节与耿贝尔分布拟合曲线如何
76(30天)
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你好我有这个数据:
x = [0 4.5 3.5 2.5 0.5 1.5 1 2 3 4 5 5.5 6);
y = [0 3 8 23 18 13 10 7 5 3 2 1 0);
情节(x, y)
情节与耿贝尔分布拟合曲线如何?
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答案(2)
杰夫•米勒
2018年7月6日
编辑:杰夫•米勒
2018年7月6日
我猜你的y值计数指示每个观察x值的次数。因此,观察到的全部数据集x值是:
xobs = repelem (x, y);
你需要估计的参数拟合耿贝尔组xobs值。两个参数的最大似然估计是1.8237,0.86153,根据
丘比特
(耿贝尔分布称为ExtrVal1)。这些估计得到,结果估计PDF和CDF(附加)绘制了丘比特的命令:
甘力克= ExtrVal1 (50);
gumbel.EstML (xobs)
gumbel.PlotDens;
丘比特也有很多其他的发行版,你可以用类似的方式。
2的评论
杰夫•米勒
2019年9月28日
你好拉斐尔,
- 4和0.5的值是任意选择的一些示例。在丘比特,你总是提供一些参数值来创建一个最初分布。
- 参数估计的差异是因为这些不同的分布。不幸的是在这些分布有很多歧义的名字:不同的部门使用相同的名称不同的分布,反之亦然。你可以肯定的唯一方法就是检查pdf或cdfs的公式。(甚至可以是艰难的,因为通常写相同的数学公式不同,尤其是在不同的参数化)。所以,你的第一个问题是找出哪些分配使用你真正想要的。“甘力克”真的是不够具体。
- 注意,MATLAB版本的evfit使用一个版本适用于分布建模的最小值(见注结束时evfit)。你可以一块evpdf和看到evfit返回的参数产生一个分布,看起来一点也不像你的xobs直方图。所以,我不认为这是你想要的分布。也许你需要模型的镜像他们建议(但我不明白如何运作)。
希望可以帮助你得到一些用丘比特,
杰夫
