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本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，EVT的优势在于结果不取决于要建模的过程。因此，人们可以使用POT来分析降水，洪水，金融时间序列，地震等。
特征
POT软件包可以执行单变量和双变量极值分析；一阶马尔可夫链也可以考虑。例如，目前使用18个估算器拟合（单变量）GPD 。这些估算器依靠三种不同的技术：
极大似然：MLE，LME，MPLE
动量法：MOM，PWM，MED
距离最小化：MDPD和MGF估计器。
与单变量情况相反，没有用于对超过阈值的双变量超出进行建模的有限参数化。POT允许对双变量GPD进行6种参数化：对数模型，负对数模型和混合模型-以及它们各自的不对称版本。
最后，可以使用二元GPD拟合一阶马尔可夫链，以实现两个连续观测值的联合分布。
在本节中，我们明确介绍了软件包中一些最有用的功能。但是，对于完整的描述，用户可能希望查看软件包的小插图和软件包的html帮助。
GPD计算:模拟来自GPD（0,1,0.2）的样本：x<-rgpd(100,0,1,0.2)##评估x=3时的密度和不超过的概率：dgpd(3,0,1,0.2);pgpd(3,0,1,0.2)#计算非超出概率为0.95的分位数：qgpd(0.95,0,1,0.2)y<-rbvgpd(100,mo##评估不超过（5,14）的可能性pbvgpd(c(3,15),modeGPD拟合##最大似然估计（阈值=0）：mle<-fgpd(x,0)##最大似然估计（阈值=0）：pwu<-fgpd(x,0,"pwmu")##最大拟合优度估算器：adr<-fgpd(x,0,"mgf"##指定已知参数：fgpd(x,0,"mple",##指定数值优化的起始值：fgpd(x,0,"mdpd",start=##拟合具有逻辑依存关系的双变量GPD：log<-fitbv
绘图用于单变量和双变量情况的通用函数：
plot(mle);plot(log)
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R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法
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返回等级图：
概率图和QQ图
qq(mle)
绘制密度
绘制Pickands的依赖函数：
光谱密度图：
对数似然（分位数）：
confint(mle,prob=0.95)
对数似然（参数）：
confint(mle,"shape")
本文摘选《R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。
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