我是靠谱客的博主 舒服母鸡，这篇文章主要介绍Matlab中极值I型分布(Gumbel分布)的evcdf和evpdf及evinv函数 此文回答 MATLAB中，极值I型分布(Gumbel)的函数evpdf和evcdf要如何使用？，现在分享给大家，希望可以做个参考。
此文回答
MATLAB中，极值I型分布(Gumbel)的函数evpdf和evcdf要如何使用？
进行概率运算有用到最大值型的极值I型分布（Gumbel分布），此分布函数表达式相当复杂，如下所示
所以回答前面说的问题，mu和sigma是随机变量的均值和标准差，但并不是Matlab中的参数，Matlab里参数是分布函数和密度函数中的u和alpha。
在Matlab里有evcdf、evpdf、evinv分别表示Gumble分布的累计函数、密度函数和逆函数，和上文列出的表达式不同的是，由于Matlab里这三个函数是计算最小值型极值I型分布的。所以在调用函数时应当注意参数。
首先看极值统计学中的对称性原理：
所以，evcdf等函数应参照下图等式右边使用！
下面以前文里的问题为例说明。
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3书上题目：The variable Q follows an extreme Type I distribution with mu=100 and sigma=12. Calculate FQ(150) and fQ(150). 书上答案是：FQ(150)=0.997 fQ(150)=2.86e-4.
先求-u和1/alpha
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1mu=100;sigma=12;
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2aEv=sqrt(6)*sigma/pi; <span style="white-space:pre"> </span>%aEv表示1/alpha uEv=-psi(1)*aEv-mu;<span style="white-space:pre"> </span>%uEv表示-u,-psi(1)表示欧拉常数
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1FQ=1-evcdf(-150,uEv,aEv)
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5FQ = 0.9973
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8fQ=evpdf(-150,uEv,aEv) fQ = 2.8589e-004
同理，evinv函数利用形式也稍有不同。
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3p=1-evcdf(-x,uEv,aEv); x=-evinv(1-p,uEv,aEv);
最后
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