我有以下类型的理论决策模型：
\rhat = \r - \rbar = 与平均值的偏差
如果 \rhat<0: 1/(1+e^((|\rhat|^\delta)/t))
如果 \rhat>0: 1-1/(1+e^((|\rhat|^\gamma)/t))
因此，该模型是一条 S 形曲线，由 γ 和 δ 捕获，不对称于 0 左右。曲线的斜率由 t 决定。
我有 \rhat 的数据，并希望将上述 S 曲线拟合到数据的 CDF 以获得 \delta、\gamma 和 t 的估计值。我通常将此问题视为二元选择问题，但我的数据不是那种类型。它更像是寻找分布参数。我是否应该为此估计恢复经验 cdf 数据，例如使用 Mathematica 的 HistogramList 命令？