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 максимальные оценки правдоподобия параметров для обобщенного распределения экстремальных значений (GEV) с учетом данных X parmhat(1). - параметр формы, k, parmhat(2) является параметром шкалы, sigma, и parmhat(3) является параметром местоположения, mu.
[parmhat,parmci] = gevfit(X) возвращает 95% доверительные интервалы для оценок параметра.
[parmhat,parmci] = gevfit(X,alpha) возвращает 100(1-alpha)% доверительных интервалов для оценок параметра.
[...] = gevfit(X,alpha,options) задает параметры управления для итерационного алгоритма, используемого для вычисления оценок ML. Этот аргумент может быть создан вызовом на statset. Посмотрите statset('gevfit') для имен параметров и значений по умолчанию. Проходите [] для alpha для использования значений по умолчанию.
Когда k < 0, GEV является распределением экстремальных значений типа III. Когда k > 0, распределение GEV является распределением экстремальных значений типа II или Frechet. Если w имеет распределение Вейбула, вычисленное wblfit функцию, затем -w имеет распределение экстремальных значений III типа и 1/w имеет распределение экстремальных значений типа II. В пределе как k приближается к 0, GEV является зеркальным изображением распределения экстремальных значений типа I, вычисленного evfit функция.
Среднее значение распределения GEV не является конечным, когда k ≥ 1, и отклонение не является конечной, когда k ≥ 1/2. Распределение GEV определяется для k*(X-mu)/sigma > -1.
[1] Embrechts, P., C. Klüppelberg, and T. Mikosch. Моделирование экстремальных событий для страхования и финансов. Нью-Йорк: Спрингер, 1997.
[2] Коц, С. и С. Надараджа. Экстремальные распределения значений: теория и приложения. Лондон: Imperial College Press, 2000.