广义高斯分布样本参数估计

实现对符合广义高斯分布样本的广义高斯参数的估计，利用Newton–Raphson迭代方法实现参数的数值解。

function [theta sigma] = ggd_fit（x theta0）
%
%[theta sigma] = ggd_fit（x theta0）;
% 根据样本估计单维广义高斯分布的参数值
% x是样本向量
% theta0是形状参数的初始值
% theta是迭代完成后的形状参数值
% sigma是迭代完成后与方差有关的参数值
% 该程序是根据文献    A globally convergent and consistent method for estimating the shape parameter of a generalized Gaussian distribution
% 编写而成，在原作者Lingyun Zhang 基础上修改某些部分 增强了程序的鲁棒性。


% number of sample points
x = x（find（abs（x）>0.001））;
n = length（x）;

% estimate the shape parameter
theta = theta0;
i=1;
T（1）=theta0;
while （1）
    Y1 = mean（abs（x）.^theta）;
    Y2 = mean（abs（x）.^（2*theta））;
    Z = Y2 / Y1 / Y1 - （theta+

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1330  2014-12-04 14:59  ggd_fit.m

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                 1330                    1