Приведем также приближенное выражение для доверительного интервала:

22

7.3.Средства Matlab для получения интервальных оценок параметров

распределений

7.3.1. Интервальные оценки параметров распределений

normfit(x,alpha) возвращает оценки параметров нормального распределения по выборке, размещенной в x.

[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x,alpha) возвращает оценки пара-

метров нормального распределения и 100(1-alpha)-процентные доверительные интервалы. По умолчанию необязательный параметр alpha=0,05, что соответст-

вует 95-процентным доверительным интервалам.

expfit(x) возвращает максимально правдоподобную оценку параметра экс-

поненциального распределения по данным в x.

[muhat,muci]=expfit(x,alpha) дает максимально правдоподобную оценку и

100(1-alpha)-процентный интервал доверия. По умолчанию alpha=0,05, что со-

ответствует 95-процентному интервалу доверия.

gamfit(x) возвращает максимально правдоподобные оценки параметров гам-

ма-распределения по данным в x.

[phat,pci]=gamfit(x,alpha) дает максимально правдоподобные оценки и

100(1-alpha)-процентные интервалы доверия. По умолчанию alpha=0,05, что со-

ответствует 95-процентному интервалу доверия.

unifit(x,alpha) возвращает максимально правдоподобные оценки параметров равномерного распределения по данным в x.

[ahat,bhat,aci,bci]=unifit(x,alpha) дает максимально правдоподобные оценки и 100(1-alpha)-процентные интервалы доверия. alpha – необязательный пара-

метр. По умолчанию alpha=0,05, что соответствует 95-процентному интервалу доверия.

binofit(x,n) возвращает максимально правдоподобную оценку вероятности успеха для биномиального распределения по данным в векторе x. (x – число успехов в n испытаниях).

[phat,pci]=binofit(x,n,alpha) дает максимально правдоподобную оценку и

100(1-alpha)-процентный интервал доверия. alpha – необязательный параметр.

По умолчанию alpha=0,05, что соответствует 95-процентному интервалу дове-

рия.

phat=mle(‘dist’,data) возвращает максимально правдоподобные оценки па-

раметров распределения, определенного в dist, по данным в векторе data.

[phat,pci]=mle(‘dist’,data,alpha,p1) возвращает максимально правдоподоб-

ную оценку и 100(1-alpha)-процентные интервалы доверия. По умолчанию alpha=0,5, что соответствует 95-процентному интервалу доверия. p1 – дополни-

тельный параметр для использования с биномиальным распределением для за-

дания количества испытаний.

7.3.2. Определение процентных отклонений распределений

x=norminv(p,mu,sigma) возвращает значение аргумента функции нормаль-

ного распределения с математическим ожиданием mu и средним квадратичным отклонением sigma по значениям функции в p.

x=chi2inv(p,n) возвращает значение аргумента функции распределения хи-

квадрат с n свободы по значениям функции в p.

x=tinv(p,n) возвращает значение аргумента функции распределения Стью-

дента с n степенями свободы по значениям функции в p.

x=finv(p,m,n ) возвращает значение аргумента функции распределения Фи-

шера с m, n степенями свободы по значениям функции в p.