2026a
# gamfit
Gamma 参数估计
函数库: TyStatistics
# 语法
phat, = gamfit(data)
phat,pci = gamfit(data)
phat,pci = gamfit(data,alpha)
(...) = gamfit(data,alpha,censoring,freq)
# 说明
phat, = gamfit(data) 返回给定向量数据中数据的伽马分布参数的最大似然估计 (MLE)。
phat,pci = gamfit(data) 返回 MLE 和 95% 的置信区间。 pci 的第一行是置信区间的下界； 最后一行是上限。
phat,pci = gamfit(data,alpha) 返回 100(1 - alpha)% 置信区间。 例如，alpha = 0.01 产生 99% 的置信区间。
(...) = gamfit(data,alpha,censoring) 接受一个与数据相同大小的布尔向量，对于右删失的观察值为 1，对于精确观察的观察值为 0。
(...) = gamfit(data,alpha,censoring,freq) 接受与数据大小相同的频率向量。 freq 通常包含数据中相应元素的整数频率，但可能包含任何非负值。
# 示例
将 gamma 分布拟合到从指定 gamma 分布生成的随机数据：
using TyStatistics
a = 2; b = 4;
data = gamrnd(a,b,100,1);
p,ci = gamfit(data)
p = 1×2 Matrix{Float64}:
1.91478 3.94326
ci = 2×2 Matrix{Float64}:
1.48128 2.94123
2.47514 5.28667
# 另请参阅
gamlike | gampdf | gamcdf | gaminv | gamstat | gamrnd