确定阈值后,使用最大似然估计广义帕累托参数值
时间: 2023-07-11 08:16:07 浏览: 67
一旦你确定了阈值,你可以使用最大似然估计(MLE)方法来估计广义 Pareto 分布的参数。POT 模型假设极端值服从广义 Pareto 分布,因此你可以使用 `gpd.fit()` 函数来拟合这个分布的参数。下面是一个示例代码,演示如何使用 `gpd.fit()` 函数来估计广义 Pareto 分布的参数:
``` r
library(POT)
set.seed(123)
# Generate some random data
data <- c(rnorm(100, mean = 0, sd = 1), rgamma(100, shape = 2, scale = 1))
# Choose a threshold
threshold <- quantile(data, 0.95)
# Create a POT object
pot_obj <- pot(data, threshold = threshold)
# Fit the GPD model using MLE
gpd_fit <- gpd.fit(pot_obj)
# Print the estimated parameters
gpd_fit$par.ests
```
在这个例子中,我首先使用 `rnorm()` 和 `rgamma()` 函数生成了一个包含正态分布和伽马分布的随机数据集。然后,我使用 `quantile()` 函数选择了一个阈值,这里我选择了数据的 95% 分位数。接下来,我使用 `pot()` 函数创建了一个 POT 对象,并将阈值设置为所选的阈值。最后,我使用 `gpd.fit()` 函数拟合广义 Pareto 分布的参数,并使用 `$par.ests` 属性打印出估计值。
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