嘿！

今天，我想开始一系列有关使用R进行极值分析的文章。

基本上，R中有几个非常有用的软件包，它们提供了极值分析的方法和功能。当然，可以在以下位置找到有关用于极端价值分析的不同软件（包括所有相关的R软件包）的信息。 R关于极值分析的任务视图 以及 埃里克·吉兰’s website。此外，吉勒兰，里巴特&斯蒂芬森已经出版 用于极值分析的软件审查 回顾2012年，其中提供了与此主题相关的最重要的软件工具的全面概述。

Even though there are several R包 that provide nice solutions for different estimation methods (e.g. maximum likelihood fitting, L-moments estimation, Bayesian estimation methods), different approaches (i.e. block maxima method or peak over threshold method) or different tasks (e.g. calculation of return levels/periods, simulation, use of copulas, assessment of non-stationary time series, multivariate analyses), I reckon that the extRemes package contains most of the relevant methods for performing a sound 极值分析. fevd{extRemes} is a very powerful (albeit imho barely readable) function that allows us to apply the most common methods for distribution fitting and parameter estimation.

Apart from the extRemes package, I can recommend the package fExtremes, which is developed by 度量 主要针对极端金融市场数据进行分析。它包含一些编写良好，有用的功能。

In addition, the ismev package, which is based on Stuart Coles’ book 极值统计建模简介，提供了执行极值分析的许多基本方法，并且特别适合与Coles一起研究该主题’ book.

我将准备一些示例，涵盖块最大值和峰值超过阈值方法以及最重要的估计方法。

请务必保持关注！

干杯，
马蒂亚斯