Hi, Christian
you must sort all data in data1, for using "gpd( ...) " function.
So try this following code :
library(evir)
data1 <- rgpd(1000, xi= -1.5, mu=1000, beta=100)
out <- gpd(sort(data1), threshold = 1060)
out
Have a good week end!
Lassana KOITA
Service Technique de l'Aviation Civile (STAC)
Direction Générale de l'Aviation Civile (DGAC), France
Tel: 01 49 56 80 60
Fax: 01 49 56 82 14
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cc :
Envoyé par : Objet : [R]
Troubleshooting with "gpd" (Fit generalized pareto model)
[EMAIL PROTECTED]
.ch
07/10/2005 14:15
Up to now, I have recognized problems with "gpd(..)", the function from
the package "evir"
I think that all these functions that estimate the parameters xi, beta for
the GPD
by given threshold mu use the function "optim(..)" ( gpd, fitgpd, ...)
"Error" example:
data1 <- rgpd(1000, xi= -1.5, mu=1000, beta=100)
so the created poinnts take place in about (1000, 1070).
Now I want to estimate xi and beta by given threshold =1060,
out <- gpd(data1, threshold=1060) and this causes an error in
"optim".
My questions are
(1) Is there a more secure way the get the MLE estimators for a GPD by
given threshold and dataset?
(2) If we only have 10 errors in a for-loop where we want to calculate
the MLE estimators for 100 different
thresholds; how can I get the for-loop work unitl the end of the
moving index ?
(try, tryCatch dosen´t work)
Thanks, Christian Strunk.
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