R语言 极值理论怎么计算？

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请问用R软件怎么计算极值理论啊？

我只做到了画阈值u的MEF函数图

接下来是计算GPD分布的参数和拟合效果图~
看来一些帖子，但是因为编程基础差，没大看懂。。不知道有没有高手指教一番呢？硕士要毕业啦~~呜呜

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关键词：极值理论 R语言 MEF 有没有 GPD 计算 语言

补充，我求GPD分布两个参数的程序，学着网上帮助写的程序如下：
LL<-function(params){
f<- -log(params[1])-(1+1/params[2])*log(1+params[2]/params[1]*data)
ll<-sum(f)
return(-ll)
}
data=read.table("Zt2.R")
optim(c(1,1),LL,data)

但是也一直说出问题了，missing data。。。不知道怎么回事儿啊

根据一篇论文的程序，这么做。不知道啥意思了~~
install.packages("ismev")
dat=read.table（“~//.txt”）
library(ismev)
fit=gpd.fit(dat[,1],u)



$threshold
[1] 1.6

$nexc
[1] 5

$conv
[1] 0

$nllh
[1] -18.33812

$mle
[1]  3.783026 -2.351484

$rate
[1] 0.1282051

$se
[1] 1.999965e-06 1.999965e-06

Here is a simple example. See the comments inside of R codes.

set.seed(2013)
# random generate simulation data with GPD distribution with 3 parameters

x <- data.frame( rgpd(6500, xi = 0, mu = 2, beta = 1))
colnames(x)<- c("x")


# define -2*loglikelihood function
LL<-function(params){
  f<- dgpd(x$x, xi = params[1], mu = params[2], beta = params[3], log = FALSE)
  ll<-sum(log(f))
  return(-2*ll)
}

#optimized with initial conditions
optim(c(0.1,0,2),LL)

GPD分布的参数估计方法用lmoment，R中有专门的包。lmoment估计要比极大似然估计要好
如果用x>u的极值分布，用MCMC方法比较好，他会同时把u也估计出来。
拟合图用qqplot函数很方便

你是怎么画阈值的图的 程序可以分享吗？

GPD模型的形状参数和尺度参数怎么编程求出？

安装  evir 程序包，一切都迎刃而解。。。

nuomin 发表于 2013-12-14 14:05
GPD分布的参数估计方法用lmoment，R中有专门的包。lmoment估计要比极大似然估计要好
如果用x>u的极值分布， ...

请问，lmoment方法在R中属于哪个程序包？