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paramci

Intervalos de confianza para parámetros de distribución de probabilidad

Descripción

ejemplo

ci = paramci(pd) Devuelve la matriz que contiene los límites inferior y superior del intervalo de confianza de 95% para cada parámetro en la distribución de probabilidad.cipd

ci = paramci(pd,Name,Value) Devuelve intervalos de confianza con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par nombre-valor. Por ejemplo, puede especificar un porcentaje diferente para el intervalo de confianza o calcular los intervalos de confianza solo para los parámetros seleccionados.

Ejemplos

contraer todo

Cargue los datos de ejemplo. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de grado de examen de los alumnos.

load examgrades x = grades(:,1);

Ajuste un objeto de distribución normal a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')
pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]     sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]  

Los intervalos junto a las estimaciones del parámetro son los intervalos de confianza del 95% para los parámetros de distribución.

También puede obtener estos intervalos mediante la función.paramci

ci = paramci(pd)
ci = 2×2

   73.4321    7.7391
   76.5846    9.9884

La columna 1 contiene los límites de intervalo de confianza inferior y superior 95% para el parámetro MU, y la columna 2 contiene los límites del parámetro Sigma.ci

Cargue los datos de ejemplo. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de grado de examen de los alumnos.

load examgrades x = grades(:,1);

Ajuste un objeto de distribución normal a los datos.

pd = fitdist(x,'Normal')
pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]     sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]  

Calcule el intervalo de confianza del 99% para los parámetros de distribución.

ci = paramci(pd,'Alpha',.01)
ci = 2×2

   72.9245    7.4627
   77.0922   10.4403

La columna 1 contiene los límites de intervalo de confianza inferior y superior 99% para el parámetro MU, y la columna 2 contiene los límites del parámetro Sigma.ci

Argumentos de entrada

contraer todo

Distribución de probabilidad, especificada como un objeto de distribución de probabilidad creado mediante uno de los siguientes.

Función o aplicaciónDescripción
makedistCree un objeto de distribución de probabilidad utilizando valores de parámetro especificados.
fitdistAjuste un objeto de distribución de probabilidad a datos de ejemplo.
Distribución FitterAjuste una distribución de probabilidad a los datos de muestra mediante la aplicación interactiva de distribución de distribuciones y exporte el objeto ajustado al espacio de trabajo.

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: especifica un intervalo de confianza de 99%.'Alpha',0.01

Nivel de significancia para el intervalo de confianza, especificado como el par separado por comas que consta de y un valor escalar en el rango (0,1).'Alpha' El nivel de confianza es%.ci100(1–Alpha) El valor predeterminado corresponde a un intervalo de confianza de 95%.0,05

Ejemplo: 'Alpha',0.01

Tipos de datos: single | double

Lista de parámetros para la que se calculan los intervalos de confianza, especificados como el par separado por comas que consta de un vector de caracteres, una matriz de cadenas o una matriz de celdas de vectores de caracteres que contienen los nombres de parámetro.'Parameter' De forma predeterminada, calcula los intervalos de confianza para todos los parámetros de distribución.paramci

Ejemplo: 'Parameter','mu'

Tipos de datos: char | string | cell

Método de cálculo para los intervalos de confianza, especificado como el par separado por comas que consta de y, o.'Type''exact''Wald''lr'

calcula los intervalos de confianza utilizando un método exacto y está disponible para las distribuciones siguientes.'exact'

DistribuciónMétodo de cálculo
BinomioCalcule utilizando el método Clopper-Pearson en función de los cálculos de probabilidad exactos. Este método no proporciona probabilidades de cobertura exactas.
ExponencialCalcular utilizando un método basado en una distribución de Chi-cuadrado. Este método proporciona cobertura exacta para muestras censuradas de tipo 2 y completas.
NormalEl método de cálculo basado en y las distribuciones de Chi-cuadrado para muestras sin censura proporciona una cobertura exacta para muestras sin censura.t Para muestras censuradas, utiliza el método Wald si es.paramciTypeexact
LognormalEl método de cálculo basado en y las distribuciones de Chi-cuadrado para muestras sin censura proporciona una cobertura exacta.t Para muestras censuradas, utiliza el método Wald si es.paramciTypeexact
PoissonEl método de cálculo basado en una distribución de Chi-cuadrada proporciona una cobertura exacta. Para grandes grados de libertad, el Chi-cuadrado se aproxima por una distribución normal para la eficiencia numérica.
RayleighEl método de cálculo basado en una distribución de Chi-cuadrada proporciona probabilidades de cobertura exactas.

es el valor predeterminado cuando está disponible.'exact' Como alternativa, puede especificar para calcular los intervalos de confianza mediante el método de Wald, o para calcular los intervalos de confianza utilizando el método de relación de verosimilitud.'Wald''lr'

Ejemplo: 'Type','Wald'

Indicador booleano para la escala de registro, especificado como el par separado por comas que consta de y un vector que contiene los valores booleanos correspondientes a cada parámetro de distribución.'LogFlag' La marca especifica qué intervalos de Wald se calculan en una escala de registro. Los valores predeterminados dependen de la distribución.

Ejemplo: 'LogFlag',[0,1]

Tipos de datos: logical

Argumentos de salida

contraer todo

Intervalo de confianza, devuelto como un array-by-2 que contiene los límites inferior y superior del intervalo de confianza% para cada parámetro de distribución. es el número de parámetros de distribución.p100(1–Alpha)p

Si crea mediante el uso y la especificación de los parámetros de distribución, los límites inferior y superior son iguales a los parámetros especificados.pdmakedist

Introducido en R2013a