私はここに新しいです。そして、私は非常に欲しいので、あなたの誰もが私を助けることを願っています.... 私はランダムなデータx_1のサンプルを持っています.... x_nと私は、データに切り捨てられたパレート分布をフィットさせたい... 一般化パレート分布は簡単に簡単で、私はすでにそれを行っている。私は形状とスケールのパラメータをmatlabルーチンで計算しました。 しかし、切り捨てられたパレート分布のために、私は必要なパラメータを計算するためのルーチンを見つけることができないようです... 誰かがそれを行う方法を持っていますか？切り捨てられたパレート分布のパラメータ推定（MLE）
ありがとうございます！
Markov-Chain-Monte-Carloシミュレーションを使用して、ベイジアン推論を行い、与えられたデータに対する一般化されたパレート分布の最も可能性の高いパラメータを得ることができます。または、最尤法を使用して滞在します。あなたの問題はさまざまな方法で解決できます。しかし、MLEを適用したい場合、実際には最大値を検索するだけです。あなたはfminsearchは（）あなたは自分の切り捨てパレート分布のパラメータのセットで、あなたの可能性またはログイン尤度を計算し、別のMファイル内の別の関数を定義する必要があります。このため http://de.mathworks.com/help/optim/ug/fminsearch.html
でそれを行うことができます。 fminsearchはこの尤度に従って最適なパラメータを返します。これはあなたが探しているルーチンなのでしょうか？
https://www.mathworks.com/help/stats/examples/fitting-custom-univariate-distributions.htmlをご覧ください。 – Dandan