極端なMINの場合、デフォルトのMATLAB 'Extreme Value'ディストリビューション（Gumbel distributionとも呼ばれます）が使用されます。平均値とガンベルの標準偏差が極端MAXの場合の確率変数を分散し、私はthis websiteから、次の式を用いて位置とスケールパラメータを取得することができます考えるMatlab Gumbel Distribution
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私の質問が行う方法ですMATLAB 'Extreme Value'の分布をMINの場合からMAXの場合に変換します（MATLABは "元の値の負数を使用する"）。
MATLABのicdf関数を使用したいので、入力の位置とスケールパラメータを否定する必要がありますか？
質問の最後の段落で判断すると、Gumbelの最大分布の逆CDFが必要になります。次のようにMATLABはガンベル分分布の逆CDFを提供することを考える：
X = evinv(P,mu,sigma);
次の方法でガンベル最大の逆CDFを得ることができます：PDFを計算すること
X = -evinv(1-P, -mu, sigma);
注またはCDFの異なる式が保持されます（これは、2つのディストリビューションの定義に基づいて同様に処理できます）。
私は同じ問題に取り組んできた、これは私が結論したものです：
はmuとsigmaを使用してMathWorks社のMATLABでの最大の場合の極端な値のタイプIまたはガンベルの確率分布関数を作成するには、またはlocationとscaleパラメータを使用する場合は、makedist関数を使用し、一般化された極値関数を使用し、kパラメータをゼロに設定します。これは、evの鏡像、または極端な値の関数最小値を生成します。これはmatlabのガンベルに使用されます。ガンペルの最小事例の鏡は、ガンベルの最大事例である。
pd = makedist（ 'GeneralizedExtremeValue'、 'k'、0、 'sigma'、sigma、 'mu'、mu）;
上記のコマンドを使用するだけで、sigmaとmuを置き換えていただけます。
私は学生です。これは私のこの問題の理解です。