gevpdf
일반화 극값 확률 밀도 함수
구문
Y = gevpdf(X,k,sigma,mu)
설명
Y = gevpdf(X,k,sigma,mu)는 형태 모수 k, 스케일 모수 sigma, 위치 모수 mu를 갖는 일반화 극값(GEV) 분포의 pdf를 X의 값에서 계산하여 반환합니다. Y의 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 wblpdf 함수에 의해 계산된 베이불 분포가 있는 경우, -w는 제3종 극값 분포를 가지며 1/w는 제2종 극값 분포를 가집니다. k가 0에 가까워지는 극한에서의 GEV는 evcdf 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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R2006a 이전에 개발됨
