Обобщенные оценки параметров экстремальных значений
parmhat = gevfit(X)
[parmhat,parmci] = gevfit(X)
[parmhat,parmci] = gevfit(X,alpha)
[...] = gevfit(X,alpha,options)
parmhat = gevfit(X) возвращает оценки максимального правдоподобия параметров для обобщенного распределения экстремальных значений (GEV) с учетом данных в X. parmhat(1) - параметр формы, k, parmhat(2) - параметр масштаба, sigma, и parmhat(3) - параметр местоположения, mu.
[parmhat,parmci] = gevfit(X) возвращает 95% доверительные интервалы для оценок параметров.
[parmhat,parmci] = gevfit(X,alpha) прибыль 100(1-alpha)% доверительных интервалов для оценок параметров.
[...] = gevfit(X,alpha,options) задает параметры управления для итеративного алгоритма, используемого для вычисления оценок ML. Этот аргумент может быть создан путем вызова statset. Посмотрите statset('gevfit') для имен параметров и значений по умолчанию. Пройти внутрь [] для alpha для использования значений по умолчанию.
Когда k < 0, GEV - это распределение экстремальных значений типа III. Когда k > 0распределение GEV представляет собой распределение экстремальных значений типа II, или Frechet. Если w имеет распределение Вейбулла, вычисленное wblfit функция, затем -w имеет распределение экстремальных значений типа III и 1/w имеет распределение экстремальных значений типа II. В пределе как k приближается к 0, GEV является зеркальным отражением распределения экстремальных значений типа I, вычисленного evfit функция.
Среднее значение распределения GEV не является конечным, когда k ≥ 1, и дисперсия не является конечной, когда k ≥ 1/2. Распределение GEV определено для k*(X-mu)/sigma > -1.
[1] Эмбрехтс, П., К. Клюппельберг и Т. Микош. Моделирование экстремальных событий для страхования и финансов. Нью-Йорк: Спрингер, 1997.
[2] Коц, С. и С. Надараджа. Распределение экстремальных значений: теория и приложения. Лондон: Imperial College Press, 2000.