% EVFIT   極値データに対するパラメータ推定と信頼区間
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% PARMHAT = EVFIT(X) は、与えられた X のデータで、タイプ1の極値分布の
% パラメータの最尤推定値を出力します。PARMHAT(1) は、位置パラメータ mu で、
% PARMHAT(2) は、スケールパラメータ sigma です。
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% [PARMHAT,PARMCI] = EVFIT(X) は、パラメータ推定に対する 95% の信頼区間を
% 出力します。
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% [PARMHAT,PARMCI] = EVFIT(X,ALPHA) は、パラメータ推定に対する 
% 100(1-ALPHA)% の信頼区間を出力します。
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% [...] = EVFIT(X,ALPHA,CENSORING) は、正確に観測された観測値に対して0、
% 右側打ち切りの観測値に対して1となる、X と同じ大きさの論理ベクトルを
% 受け入れます。
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% [...] = EVFIT(X,ALPHA,CENSORING,FREQ) は、X と同じ大きさの頻度ベクトルを
% 受け入れます。FREQ は、通常は、X の要素に対応するための整数の頻度を
% 含みますが、任意の整数でない非負値を含むこともできます。
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% [...] = EVFIT(X,ALPHA,CENSORING,FREQ,OPTIONS) は、最尤(ML)推定の計算に
% 使用される反復アルゴリズムに対するコントロールパラメータを指定します。
% この引数は、STATSET をコールすることで作成されます。パラメータ名と
% デフォルト値については、STATSET('evfit') を参照してください。
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% これらのデフォルト値を使用するには、ALPHA, CENSORING, FREQ に対して、
% [] を渡してください。
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% タイプ1の極値分布は、別名Gumbel分布としても知られています。Y が 
% Weibull分布の場合、X=log(Y) は、タイプ1の極値分布になります。
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%   参考 EVCDF, EVINV, EVLIKE, EVPDF, EVRND, EVSTAT, MLE, STATSET.


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