我是靠谱客的博主 俊逸早晨,最近开发中收集的这篇文章主要介绍matlab gevfit,基于MATLAB和Scipy-GEV-fi的不同参数估计,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

我试图在python中而不是在MATLAB中使用内置的最大似然方法来获得GEV函数的参数估计,但是在MATLAB(gevfit_rev)中估计的参数与使用scipy.stats.genextreme适合。使用数据的示例data = np.array([ 22.20379411, 22.99151292, 24.27032696, 24.82180626,

25.23163221, 25.39987272, 25.54514567, 28.56710007,

29.7575898 , 30.15641696, 30.79168255, 30.88147532,

31.0236419 , 31.17380647, 31.61932755, 32.23452568,

32.76262978, 33.39430032, 33.81080069, 33.90625861,

33.99142006, 35.45748368, 37.0342621 , 37.14768791,

38.14350221, 42.72699534, 44.16449992, 48.77736737,

49.80441736, 50.57488779])

Scipy提供参数(形状、位置、比例)

^{pr2}$

MATLAB提供(形状、比例、位置)gevfit_rev(data)

0.0144 5.8983 29.7621

有人能解释一下为什么这些估计是不同的吗?在

最后

以上就是俊逸早晨为你收集整理的matlab gevfit,基于MATLAB和Scipy-GEV-fi的不同参数估计的全部内容,希望文章能够帮你解决matlab gevfit,基于MATLAB和Scipy-GEV-fi的不同参数估计所遇到的程序开发问题。

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