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方法很简单：在S-PLUS的finmetrics模块中内置有关于广义帕累托分布的参数估计的函数。下面我给出两个示例：
1。单尾数据的估计方法：
     假设数据为data, 也就是一个向量或者一个时间序列。
参数估计方法：
     在S-PLUS的命令窗口输入：
      module(finmetrics)
      gpd(data,  10) #这里10表示估计的阀值
2。双为数据的估计方法：
      同样假设数据为data, 其中data为一个n行两列的矩阵
参数估计方法：
      在S-PLUS的命令窗口输入：
       module(finmetrics)
       gpd.tail(data, plot = F)   #plot = T将给出相关估计图形。
注：gpd和gpd.tail的默认的估计方法是极大似然估计。如果需要可以修改其中的method参数的值。
注：两个函数更加详细的参数设计请参看相关的说明文档，方法是：？gpd 和? gpd.tail.


特别注意：一定要使用正版啊！否则计算的结果可能不可靠，我吃过这个亏得！！！！！！！！！！！！

2# cylo
论坛上有正版的下载不？

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多谢多谢