MATLAB截尾数据多分布模型极大似然估计系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的截尾数据处理框架，支持指数、威布尔、对数正态和正态分布的极大似然估计。可自动识别左截尾、右截尾和区间截尾数据类型，为可靠性分析和生存研究提供完整解决方案。

详 情 说 明

截尾数据下多分布模型的极大似然估计系统

项目介绍

本项目针对截尾数据（包含左截尾、右截尾和区间截尾）设计了一个完整的极大似然估计框架。系统支持四种常见分布模型（指数分布、威布尔分布、对数正态分布、正态分布）的参数估计，能够自动处理不同类型的数据截尾情况，并提供参数估计值、标准误、置信区间等统计量。

功能特性

• 多分布支持：支持指数分布、威布尔分布、对数正态分布、正态分布四种常见概率模型
• 截尾数据处理：完整处理左截尾、右截尾和区间截尾数据情况
• 统计推断：提供参数估计值、标准误差、95%置信区间等完整统计量
• 模型评估：包含AIC、BIC等拟合优度指标用于模型选择
• 数值稳定性：采用先进的数值积分与数值优化技术确保计算精度
• 收敛监控：实时监控优化算法收敛状态，提供迭代过程反馈

使用方法

输入参数

1. 观测数据向量：包含完整观测值和截尾界限的数值数组
2. 截尾类型标识：指定每个数据点的截尾类型（0=完整观测，1=右截尾，2=左截尾，3=区间截尾）
3. 分布模型选择：指定使用的概率分布类型（指数/威布尔/对数正态/正态）
4. 初始参数猜测：可选，用于优化算法的初始值

输出结果

1. 参数估计值：对应分布模型的参数估计结果向量
2. 似然函数最大值：优化后的对数似然函数值
3. 参数标准误差：各参数估计的标准误差
4. 95%置信区间：各参数的置信区间矩阵
5. 拟合优度指标：包括AIC、BIC等模型选择准则
6. 收敛状态报告：优化算法的收敛状态和迭代次数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、截尾类型识别、分布模型选择、极大似然函数构造、数值优化求解、统计推断计算以及结果输出等完整流程。该文件整合了所有分布模型的参数估计方法，通过统一的接口处理不同截尾情况，确保算法的一致性和可靠性，同时提供详细的收敛诊断和模型拟合评估信息。