我想使用加权最小二乘法估计GEV（广义极值）分布的参数。我使用R，我发现了一个名为nls的函数，我认为它可能用于此目的。它要求公式和可选数据集。我想GEV公式和年度最大值系列应该在这里，但我不知道如何。有没有人使用过nls并且对如何做到这一点有任何想法？
#Vector of ranged annual maxima
x <- c(21,24,29,32,32,34,35,35,35,36,37,37,38,40,40,41,43,47,47,52)
w <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2)
data <- list(x=x,w=w)
nls(y ~ exp(-(1+((x-location)/scale))^(-1/shape)),data=data, weights=w,start=list(location=5,scale=2,shape=0.10))
错误表示y缺失。 y是我们优化GEV参数时得到的结果，因此对于所有x，y变得尽可能接近x（也取决于权重）。因此，在我们估算GEV参数之前，y是未知的......
答案 0 :(得分：0)
正如@Roland评论的那样，你需要有两个变量才能进行回归。在这种情况下，您只有一个：GEV的观测值。因此，您实际上并不想使用nls来拟合分布，而是使用其他算法，例如最大似然。查看具有处理GEV功能的包evd，包括从数据中拟合它们。