2026a

# 广义帕累托分布


拟合和计算广义帕累托分布,生成该分布的随机样本

要从分布中建模极端事件,请使用广义帕累托分布(GPD)。统计学习工具箱提供了几种使用GPD的方法。

  • 通过将概率分布拟合到样本数据或指定参数值,创建概率分布对象GeneralizedParetodDistribution。然后,使用目标函数来评估分布,生成随机数,等等。
  • 使用具有指定分布参数的分布特定函数。特定于分布的函数可以接受多个GPD的参数。
  • 使用具有指定分布名称(“广义帕累托”)和参数的通用分布函数(cdf、quantile、pdf、random)。
  • 创建一个paretoails对象,使用GPD对分布的尾部进行建模,以另一个分布为中心。Paretoails对象是一个分段分布,由尾部的一个或两个GPD和中心的另一个分布组成。创建对象时,可以使用paretoail的cdffun参数指定中心的分布类型。cdffun的有效值为“ecdf”(内插经验累积分布)、“kernel”(内插内核平滑估计器)和函数句柄。创建对象后,可以使用对象函数评估分布并生成随机数。

# 函数

通用函数
cdf累积分布函数
icdf逆累积分布函数
quantile逆累积分布函数
iqr概率分布的四分位数范围
mean概率分布的平均值
median概率分布的中位数
pdf概率密度函数
random随机数
std概率分布的标准差
truncated截断概率分布对象
var概率分布的方差
paretotails 对象函数
函数名 说明
boundary 帕累托尾段分布边界
lowerparams 下帕累托尾参数
nsegments 帕累托尾段分布中的段数
paretotails 具有 Pareto 尾部的广义帕累托分布
segment 包含输入值的帕累托尾段分布段
upperparams 上帕累托尾参数
分布特定的函数
函数名 简介
gpcdf 广义帕累托分布累积分布函数
gppdf 广义帕累托分布概率密度函数
gpinv 广义帕累托分布逆累积分布函数
gplike 广义帕累托分布负对数似然
gpstat 广义帕累托分布均值和方差
gpfit 广义帕累托分布参数估计
gprnd 广义帕累托分布随机数
分布图
histfit 具有分布拟合的直方图

# 主题

广义帕累托分布
了解用于根据分布对极端事件建模的广义帕累托分布。