У меня есть набор данных, который я точно знаю, что имеет какую-то асимметрию (и, возможно, избыток эксцессов). Я хотел бы подгонять этот набор данных к некоторому распределению, и я подумал, что наиболее упрощенным является наличие t-распределения искаженного ученика или искаженное нормальное распределение. Какое распределение в Matlab я могу поместить в данные?подходит для перекоса t-распределения или нормального распределения в Matlab
Спасибо! Л.
Там может не быть pearspdf функций в Matlab, потому что семь типов распределения в Pearson distribution основном соответствуют или основаны на существующих функциях для других распределений:
normpdfbetapdftpdfgampdfgampdffpdftpdf/prob.tLocationScaleDistributionВышеприведенное резюме упрощает много, и было бы полезно иметь одна функция, которая вычисляет ваш PDF в соответствии с системой, например pearsrnd для случайной генерации переменных. К счастью, кто-то уже это сделал и разместил на MathWorks File Exchange: pearspdf.
Вы также можете использовать второй аргумент функции pearsrnd, который возвращает тип распределения в системе Pearson (см. Примеры this page). Если, например, это предполагает, что ваши данные относятся к типу III, вы можете попытаться установить его напрямую, используя gamfit для оценки значений параметров. gamfit и другие аналогичные функции имен, основаны на надежном maximum-likelihood estimation (MLE).
довольно много: http://www.mathworks.com/help/stats/supported-distributions.html –
@ Benoit_11 Меня интересует использование системы Pearson, но я вижу, что под колонкой подгонки это относится ко мне pearsrnd(), он генерирует только случайные числа, основанные на 4 моментах; как мне создать PDF-файл? – user1664484
Нет такого мнения, как искаженный нормальный или ученический t, оба по определению симметричны. Если вы хотите перекошенные дистрибутивы, посмотрите на альтернативы, такие как бета, гамма, Weibull, log-normal, ... – pjs