Matlab Gumbel分布（极端极限情况）

Question

默认的MATLAB“极值”分布（也称为Gumbel distribution）用于极端MIN情况。

考虑到极端MAX情况下Gumbel分布随机变量的均值和标准差，我可以使用this website中的以下等式得到位置和比例参数：

我的问题是如何将MATLAB的“极值”分布从MIN情况转换为MAX情况（MATLAB说“使用原始值的负值”）。

我想使用MATLAB的icdf函数，因此我是否需要否定输入的位置和比例参数？

Answer 1

根据您问题的最后一段判断，您需要最大Gumbel分布的逆CDF。鉴于Matlab提供了Gumbel min 分布的逆CDF，如下所示：

X = evinv(P,mu,sigma);

您可以通过以下方式获得Gumbel max的逆CDF：

X = -evinv(1-P, -mu, sigma);

请注意，对于计算PDF或CDF的不同表达式（可以根据两个发行版的定义进行类似计算）。

Answer 2

我一直在研究同样的问题，这就是我所得出的结论：

要使用mu和sigma或位置和比例参数在matlab中创建极值I型或gumbel的概率分布函数，可以使用makedist函数，使用广义极值函数并设置k参数等于零。这将创建ev的镜像，或极值值函数minimum，用于matlab中的gumbel。最小的gumbel案例的镜子是gumbel的最大案例。

pd = makedist（＆＃39; GeneralizedExtremeValue＆＃39;＆＃39; k＆＃39; 0，＆＃39; sigma＆＃39; sigma，＆＃39; mu＆＃39; mu）;

所以使用上面的命令你所要做的就是用你已经拥有的值替换sigma和mu。

我是学生，这是我对这个问题的理解。