gevfit.
广义极值参数估计
句法
parmhat = gevfit（x）
[Parmhat，Parmci] = gevfit（x）
[Parmhat，Parmci] = gevfit（x，alpha）
[...] = gevfit（x，alpha，选项）
描述
parmhat = gevfit（x）给定给出X中的数据的广义极值（GEV）分布的最大似然估计Parmhat（1）是形状参数，K.那Parmhat（2）是比例参数，西格玛， 和Parmhat（3）是位置参数，亩。
[Parmhat，Parmci] = gevfit（x）返回参数估计的95％置信区间。
[Parmhat，Parmci] = gevfit（x，alpha）回报100（1-alpha）参数估计的％置信区间。
[...] = gevfit（x，alpha，选项）指定用于计算ML估计的迭代算法的控制参数。此参数可以通过呼叫创建实例化。看statset（'gevfit'）有关参数名称和默认值。通过[]为了α使用默认值。
什么时候k <0.，GEV是III型极值分布。什么时候k> 0.，GEV分布是II型或Frechet，极值分布。如果W.由威布尔分布有所计算韦伯然后是功能-W.具有III型极值分布和1 / W.具有II型极值分布。在极限中K.接近0，GEV是I型极值分布的镜像图像，由此计算evfit.功能。
GEV分布的平均值不是有限的K.≥1，并且差异不是有限的K.≥1/2。GEV分布已定义为K *（x-mu）/ sigma> -1。
参考
[1] Horthechts，P.，C.Klüppelberg和Mikosch。为保险和金融建模极值事件。纽约：斯普林斯，1997年。
[2] Kotz，S.和S. Nadarajah。极值分布：理论和应用。伦敦：2000年帝国学院出版社。
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