matlab GAM的CDF置信区间
时间: 2023-10-16 17:06:28 浏览: 56
在 MATLAB 中,GAM (Generalized Additive Model) 分布并没有内置的函数来计算累积分布函数 (CDF) 的置信区间。但你可以使用模拟的方法来估计 GAM 分布的 CDF 置信区间。
一种常用的方法是使用bootstrap法。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 假设你已经拟合了一个 GAM 模型,存储在变量 'gam_model' 中
% 生成新的数据点
num_samples = 1000; % 设置生成的样本数量
samples = random(gam_model, num_samples); % 从 GAM 模型生成随机样本
% 计算 CDF
x = sort(samples); % 对样本进行排序
cdf = (1:num_samples) / num_samples; % 计算样本的累积分布函数
% 重复计算 CDF
num_bootstrap = 1000; % 设置bootstrap重复次数
bootstrap_cdfs = zeros(num_bootstrap, num_samples); % 存储每次bootstrap的CDF
for i = 1:num_bootstrap
% 从样本中进行有放回抽样
bootstrap_sample = datasample(samples, num_samples);
% 计算 bootstrap 样本的 CDF
bootstrap_cdf = (1:num_samples) / num_samples;
bootstrap_cdfs(i, :) = bootstrap_cdf;
end
% 计算置信区间
alpha = 0.05; % 置信水平为95%
lower_percentile = alpha / 2;
upper_percentile = 1 - alpha / 2;
lower_bound = prctile(bootstrap_cdfs, lower_percentile * 100);
upper_bound = prctile(bootstrap_cdfs, upper_percentile * 100);
```
在这个示例中,`gam_model` 是你已经拟合好的 GAM 模型。`num_samples` 是你想要生成的随机样本数量。`samples` 变量存储了从 GAM 模型生成的随机样本。
首先,将生成的样本排序,并计算每个样本的累积分布函数 (CDF)。然后,使用 bootstrap 方法重复计算 CDF。通过从样本中进行有放回抽样,每次计算 bootstrap 样本的 CDF。
最后,使用 `prctile` 函数来计算置信区间的下界和上界,根据设定的置信水平和百分位数。
请注意,这个方法是一种近似的方法,并且假设生成的随机样本符合 GAM 分布。如果你需要更准确的 CDF 置信区间估计,你可能需要使用其他更复杂的方法或者模拟方法。