Обобщенные оценки параметров Парето
parmhat = gpfit(x)
[parmhat,parmci] = gpfit(x)
[parmhat,parmci] = gpfit(x,alpha)
[...] = gpfit(x,alpha,options)
parmhat = gpfit(x)
возвращает максимальные оценки правдоподобия параметров для двухпараметрического обобщенного распределения Парето (GP) с учетом данных в x
. parmhat(1)
является параметром хвостового индекса (формы), k
и parmhat(2)
является параметром шкалы, sigma
. gpfit
не соответствует параметру порога (местоположения).
[parmhat,parmci] = gpfit(x)
возвращает 95% доверительные интервалы для оценок параметра.
[parmhat,parmci] = gpfit(x,alpha)
возвращает 100(1-alpha)
% доверительных интервалов для оценок параметра.
[...] = gpfit(x,alpha,options)
задает параметры управления для итерационного алгоритма, используемого для вычисления оценок ML. Этот аргумент может быть создан вызовом на statset
. Посмотрите statset('gpfit')
для имен параметров и значений по умолчанию.
Другие функции для обобщенного Парето, такие как gpcdf
разрешить порог параметра, theta
. Однако, gpfit
не оценивает theta. Принято, что оно известно, и вычитается из x
перед вызовом gpfit
.
Когда k = 0
и theta = 0
, GP эквивалентно экспоненциальному распределению. Когда k > 0
и theta = sigma/k
, GP эквивалентно распределению Парето с параметром шкалы, равным sigma/k
и параметр формы, равный 1/k
. Среднее значение GP не является конечным, когда k
≥ 1
, и отклонение не является конечной, когда k
≥ 1/2
. Когда k
≥ 0
, GP имеет положительную плотность для
k > theta
, или, когда k
<0
, для
[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.