Экстремальное значение отрицательного логарифмического правдоподобия
nlogL = evlike(params,data)
[nlogL,AVAR] = evlike(params,data)
[...] = evlike(params,data,censoring)
[...] = evlike(params,data,censoring,freq)
nlogL = evlike(params,data) возвращает отрицательное значение логарифмического правдоподобия для распределения крайних значений типа 1. params(1) - параметр конечного местоположения, mu, и params(2) - параметр масштаба, sigma. nlogL является скаляром.
[nlogL,AVAR] = evlike(params,data) возвращает обратное значение информационной матрицы Фишера, AVAR. Если входные значения параметров в params - оценки максимального правдоподобия, диагональные элементы AVAR являются их асимптотическими дисперсиями. AVAR основан на наблюдаемой информации Фишера, а не на ожидаемой информации.
[...] = evlike(params,data,censoring) принимает логический вектор того же размера, что и data, что равно 1 для наблюдений, которые подвергаются правой цензуре, и 0 для наблюдений, которые наблюдаются точно.
[...] = evlike(params,data,censoring,freq) принимает частотный вектор того же размера, что и data. freq обычно содержит целочисленные частоты для соответствующих элементов в data, но может содержать любые неотрицательные значения. Пройти внутрь [] для censoring для использования значения по умолчанию.
Распределение крайних значений типа 1 также известно как распределение Гумбеля. Используемая здесь версия подходит для моделирования минимумов; зеркальное отображение этого распределения можно использовать для моделирования максимумов путем отрицания data. Дополнительные сведения см. в разделе Распределение экстремальных значений. Если x имеет распределение Вейбулла, то X = log (x) имеет распределение крайних значений типа 1.