Matlab Gumbel 分布（极端最大情况）
Matlab Gumbel Distribution (Extreme Maximum case)
默认的 MATLAB 'Extreme Value' 分布（也称为 Gumbel distribution）用于极端 MIN 情况。
给定极端 MAX 情况下 Gumbel 分布随机变量的均值和标准差，我可以使用来自 this website 的以下等式获得位置和尺度参数：
我的问题是如何将 MATLAB 'Extreme Value' 分布从 MIN 情况转换为 MAX 情况（MATLAB 说 "using the negative of the original values"）。
我想使用 MATLAB 的 icdf 函数，因此我需要取反输入的位置和比例参数吗？
根据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，不同的表达式成立（可以根据两个分布的定义进行类似计算）。
我一直在研究同样的问题，这是我得出的结论：
要在 matlab 中使用 mu 和 sigma 或位置和尺度参数创建极值类型 I 或 gumbel 的概率分布函数，您可以使用 makedist 函数，使用广义极值函数并设置k 参数等于零。这将创建用于 matlab 中的 gumbel 的 ev 或极值函数最小值的镜像。 gumbel 的最小 case 的镜像是 gumbel 的最大 case。
pd = makedist('GeneralizedExtremeValue','k',0,'sigma',sigma,'mu',mu);
所以使用上面的命令，你所要做的就是用你得到的值替换 sigma 和 mu。
我是学生，这是我对这个问题的理解。
默认的 MATLAB 'Extreme Value' 分布（也称为 Gumbel distribution）用于极端 MIN 情况。
给定极端 MAX 情况下 Gumbel 分布随机变量的均值和标准差，我可以使用来自 this website 的以下等式获得位置和尺度参数：
我的问题是如何将 MATLAB 'Extreme Value' 分布从 MIN 情况转换为 MAX 情况（MATLAB 说 "using the negative of the original values"）。
我想使用 MATLAB 的 icdf 函数，因此我需要取反输入的位置和比例参数吗？
根据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，不同的表达式成立（可以根据两个分布的定义进行类似计算）。
我一直在研究同样的问题，这是我得出的结论：
要在 matlab 中使用 mu 和 sigma 或位置和尺度参数创建极值类型 I 或 gumbel 的概率分布函数，您可以使用 makedist 函数，使用广义极值函数并设置k 参数等于零。这将创建用于 matlab 中的 gumbel 的 ev 或极值函数最小值的镜像。 gumbel 的最小 case 的镜像是 gumbel 的最大 case。
pd = makedist('GeneralizedExtremeValue','k',0,'sigma',sigma,'mu',mu);
所以使用上面的命令，你所要做的就是用你得到的值替换 sigma 和 mu。
我是学生，这是我对这个问题的理解。