gevfit
广义极值参数估计
句法
parmhat = gevfit（X）
[parmhat，parmci] = gevfit（X）
[parmhat，parmci] = gevfit（X，阿尔法）
[...] = gevfit（X，α，选项）
描述
parmhat = gevfit（X）为广义极值参数的返回最大似然估计（GEV）分布在给定X的数据parmhat（1）为形状参数，ķ，parmhat（2）是尺度参数，西格玛和parmhat（3）为位置参数，亩。
[parmhat，parmci] = gevfit（X）返回参数估计值95个％置信区间。
[parmhat，parmci] = gevfit（X，阿尔法）回报100（1-α）％置信区间参数估计。
[...] = gevfit（X，α，选项）指定控制用于计算估计ML迭代算法参数。这种说法可以通过将呼叫创建statset。看到statset（ 'gevfit'）为参数名称和默认值。在传递[]对于α使用默认值。
什么时候ķ<0中，GEV是III型极值分布。什么时候K> 0中，GEV分布是II型，或Frechet可，极值分布。如果w ^具有威布尔分布由作为计算wblfit函数，则-w具有类型III极值分布和1 / w的具有II型极值分布。在极限ķ接近0时，GEV是I型极值分布的镜像由作为计算evfit功能。
在GEV分布的均值是不是有限的时ķ≥1和方差不是有限的时ķ≥1/2。的GEV分布定义为K *（X-MU）/西格玛> -1。
参考
[1] Embrechts，P.，C.Klüppelberg和T. Mikosch。建模极值事件的保险和金融。纽约：施普林格，1997年。
[2]科兹，S.，和S·纳达拉杰。极值分布：理论与应用。伦敦帝国学院出版社，2000年。
R2006a前推出
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