Можно ли подогнать обобщенное распределение экстремальных значений к графику вероятностей? У меня есть 31 самое высокое годовое значение, которое я нанес на вероятностный график, используя ››probplot(a); и теперь я хочу, чтобы дистрибутив соответствовал точкам данных. Как я могу это сделать?
Я попытался использовать gevfit, чтобы найти параметры для распределения, и попытался построить gevpdf(a,0,107,399) на графике вероятностей, но это не дало мне того, что я хотел, я просто получил это:
но я хочу что-то похожее на это:
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech ,ME,M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Похоже, вы сравниваете кумулятивную функцию распределения (CDF) с эмпирической кумулятивной функцией распределения (ECDF), которая не совпадает с вероятностным графиком.
Я начну с генерации случайных чисел из EVD, так как у меня нет ваших данных:
rng('default')
a = gevrnd(0,107,399,100,1);
Далее нам нужно подобрать параметры распределения:
Mdl = fitdist(a,'GeneralizedExtremeValue'); % Returns a PD object (Requires MATLAB later than 2009)
Затем вы можете рассчитать ECDF: [f,x] = ecdf(a); % график (х, е)
Затем рассчитайте CDF, подразумеваемый подобранными параметрами:
y = cdf(Mdl,x); hold on plot(x,y) hold off
Если вы действительно хотите посмотреть на график вероятностей, вы должны знать, что по умолчанию probplot сравнивает данные с нормальным распределением. Чтобы изменить это, передайте имя дистрибутива:
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
