나는 여기에서 새롭다. 그리고 나는 정말 필사적이다. 그래서 나는 너희 중 누군가가 나를 도울 수 있기를 바란다 .... 나는 임의의 데이터 x_1의 표본을 가지고있다. .... x_n과 저는 잘랐다 파레토 분포를 데이터에 맞추고 싶습니다 .... 일반화 된 파레토 분포는 매우 쉽고 이미 완료했습니다. 매트랩 루틴을 사용하여 모양과 스케일 매개 변수를 계산했습니다. 그러나 잘라진 파레토 분포에 대해 필자는 필요한 매개 변수를 계산하는 루틴을 찾을 수없는 것 같습니다 ... 아무도 아이디어를 어떻게 수행합니까?잘린 파레토 배급의 매개 변수 추정 (MLE)
미리 감사드립니다.
Markov-Chain-Monte-Carlo 시뮬레이션을 사용하여 베이지안 추정을 수행하여 주어진 데이터에 대한 일반화 된 파레토 분포의 가장 가능성있는 매개 변수를 얻을 수 있습니다. 또는 최대 우도 법을 사용합니다. 문제는 다양한 방법으로 해결할 수 있습니다. 그러나 MLE를 적용하려면 실제로 최대 값을 검색해야합니다. 당신은 fminsearch() 당신이 당신 절단 파레토 분포의 매개 변수의 주어진 집합에 대한 당신의 가능성 또는 로그인 Likehood을 계산하는 별도의 m-파일에 다른 함수를 정의 할 필요가이를 위해 http://de.mathworks.com/help/optim/ug/fminsearch.html
함께 할 수 . fminsearch는 이제이 가능성에 따라 최적의 매개 변수를 반환합니다. 이것은 당신이 찾고있는 일종의 일상입니까?
https://www.mathworks.com/help/stats/examples/fitting-custom-univariate-distributions.html을 참조하십시오. – Dandan