MATLAB分布拟合工具箱distributionFitter
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MATLAB分布拟合工具箱distributionFitter相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
借助MATLAB（R2017b）分布拟合工具箱distributionFitter，我们可以快速地检查数据的分布。
可以进行非参数密度估计（核平滑方法）和参数密度估计（Beta分布、gamma分布、Normal分布等十几个常用的参数模型）。
给出参数估计结果：
Distribution: Generalized Extreme Value
Log likelihood: 17147.7
Domain: -Inf < y < Inf
Mean: 0.00159053
Variance: 3.21144e-07
Parameter Estimate Std. Err.
k 0.0506112 0.0163658
sigma 0.000411493 6.76348e-06
mu 0.0013314 8.99602e-06
Estimated covariance of parameter estimates:
k sigma mu
k 0.00026784 -3.4765e-08 -5.72776e-08
sigma -3.4765e-08 4.57446e-11 2.81887e-11
mu -5.72776e-08 2.81887e-11 8.09283e-11
可视化pdf、cdf、inverse cdf、概率图（PP图）、Survivor func(互补累积分布函数（complementary cumulative distribution function, CCDF）)、Cumulative hazard
cdf
inverse cdf
pp图
Survivor func(互补累积分布函数（complementary cumulative distribution function, CCDF）)
Cumulative hazard
以上是关于MATLAB分布拟合工具箱distributionFitter的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
无法使用 Distributions.jl 拟合 MvNormal 分布。错误：PosDefException：矩阵不是正定的； Cholesky 分解失败