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gevfit

Las estimaciones de parámetros de valor extremo generalizado

Sintaxis

parmhat = gevfit(X)
[parmhat,parmci] = gevfit(X)
[parmhat,parmci] = gevfit(X,alpha)
[...] = gevfit(X,alpha,options)

Descripción

parmhat = gevfit(X) Devuelve estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros para la distribución de valor extremo generalizado (GEV) dados los datos en X. es el parámetro de forma, es el parámetro de escala, y es el parámetro Location,.parmhat(1)kparmhat(2)sigmaparmhat(3)mu

[parmhat,parmci] = gevfit(X) Devuelve un 95% de intervalos de confianza para las estimaciones de parámetros.

[parmhat,parmci] = gevfit(X,alpha) Devuelve% de intervalos de confianza para las estimaciones de parámetros.100(1-alpha)

[...] = gevfit(X,alpha,options) especifica los parámetros de control para el algoritmo iterativo utilizado para calcular estimaciones de ML. Este argumento se puede crear mediante una llamada a.statset Consulte los nombres de parámetro y los valores predeterminados.statset('gevfit') Pase para usar los valores predeterminados.[]alpha

Cuando, el GEV es la distribución de valor extremo tipo III.k < 0 Cuando, la distribución de GEV es el tipo II, o Frechet, distribución de valor extremo.k > 0 Si tiene una distribución de Weibull calculada por la función, entonces tiene una distribución de valor extremo de tipo III y tiene una distribución de valor extremo de tipo II.wwblfit-w1/w En el límite como enfoques 0, el GEV es la imagen reflejada de la distribución de valor extremo de tipo I calculada por la función.kevfit

La media de la distribución de GEV no es finita cuando ≥, y la varianza no es finita cuando ≥.k1k1/2 La distribución de GEV está definida para.k*(X-mu)/sigma > -1

Referencias

[1] Embrechts, P., C. Klüppelberg, and T. Mikosch. Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. New York: Springer, 1997.

[2] Kotz, S., and S. Nadarajah. Extreme Value Distributions: Theory and Applications. London: Imperial College Press, 2000.

Introducido antes de R2006a