gevinv
일반화 극값 역누적 분포 함수
구문
X = gevinv(P,k,sigma,mu)
설명
X = gevinv(P,k,sigma,mu)는 형태 모수 k, 스케일 모수 sigma, 위치 모수 mu를 갖는 일반화 극값(GEV) 분포의 역 cdf를 P의 값에서 계산하여 반환합니다. X의 크기는 입력 인수의 공통 크기입니다. 스칼라 입력값은 다른 입력값과 동일한 크기의 상수 행렬로 기능합니다.
k, sigma, mu의 디폴트 값은 각각 0, 1, 0입니다.
k < 0이면 GEV는 제3종 극값 분포입니다. k > 0이면 GEV는 제2종 극값 분포 또는 Frechet 극값 분포입니다. w에 wblinv 함수에 의해 계산된 베이불 분포가 있는 경우, -w는 제3종 극값 분포를 가지며 1/w는 제2종 극값 분포를 가집니다. k가 0에 가까워지는 극한에서의 GEV는 evinv 함수에 의해 계산된 제1종 극값 분포의 대칭 이미지입니다.
k ≥ 1이면 GEV 분포의 평균은 유한이 아니며 k ≥ 1/2이면 분산은 유한이 아닙니다. GEV 분포는 k*(X-mu)/sigma > -1을 충족하는 X의 값에 대해서만 양의 밀도를 갖습니다.
참고 문헌
[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.
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