楼主: yangxisun863
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100论坛币求人帮做极大似然估计(广义帕累托分布) [推广有奖]

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yangxisun863 发表于 2009-8-21 11:13:43 |AI写论文
100论坛币
毕业论文急用,希望各位大侠帮帮忙啦,叩谢!

最佳答案

cylo 查看完整内容

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回帖推荐

cylo 发表于2楼  查看完整内容

方法很简单:在S-PLUS的finmetrics模块中内置有关于广义帕累托分布的参数估计的函数。下面我给出两个示例: 1。单尾数据的估计方法: 假设数据为data, 也就是一个向量或者一个时间序列。 参数估计方法: 在S-PLUS的命令窗口输入: module(finmetrics) gpd(data, 10) #这里10表示估计的阀值 2。双为数据的估计方法: 同样假设数据为data, 其中data为一个n行两列的矩阵 参数估计方法: ...

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海纳百川,有容乃大;壁立千仞,无欲则刚

沙发
cylo 发表于 2009-8-21 11:13:44
把你的邮箱和联系电话发到我的邮箱cao.yl@magnsoftibi.com,我会给你个正版的机会。别忘了,把金币给我啊!哈哈哈!!

藤椅
cylo 发表于 2009-8-21 12:50:14
方法很简单:在S-PLUS的finmetrics模块中内置有关于广义帕累托分布的参数估计的函数。下面我给出两个示例:
1。单尾数据的估计方法:
     假设数据为data, 也就是一个向量或者一个时间序列。
参数估计方法:
     在S-PLUS的命令窗口输入:
      module(finmetrics)
      gpd(data,  10) #这里10表示估计的阀值
2。双为数据的估计方法:
      同样假设数据为data, 其中data为一个n行两列的矩阵
参数估计方法:
      在S-PLUS的命令窗口输入:
       module(finmetrics)
       gpd.tail(data, plot = F)   #plot = T将给出相关估计图形。
注:gpd和gpd.tail的默认的估计方法是极大似然估计。如果需要可以修改其中的method参数的值。
注:两个函数更加详细的参数设计请参看相关的说明文档,方法是:?gpd 和? gpd.tail.


特别注意:一定要使用正版啊!否则计算的结果可能不可靠,我吃过这个亏得!!!!!!!!!!!!

板凳
yangxisun863 发表于 2009-8-21 15:17:35
2# cylo
论坛上有正版的下载不?
海纳百川,有容乃大;壁立千仞,无欲则刚

报纸
laoshiren168 发表于 2010-1-22 15:01:14
麻烦楼主也给我发下邮箱是:1023828125@qq.com
多谢多谢

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