EVT极值理论matlab软件包，包含各大主流算法及绘图代码

编写一个完整的EVT（极值理论）的MATLAB软件包是一个相当庞大的工程，因为EVT涉及到许多复杂的统计理论和算法。但是，我可以为您提供一个简单的示例，演示如何使用MATLAB实现一些常见的EVT算法，并附上相应的绘图代码。

首先，让我们来实现一个用于拟合极值分布的函数：

function [params, ci] = fitExtremeValueDistribution(data)
    params = evfit(data);
    ci = evfit(data, 0.05);
end

这个函数使用MATLAB的evfit函数来拟合极值分布，并返回拟合参数以及置信区间。

接下来，我们可以实现一个函数来生成极值分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的图表：

function plotExtremeValueDistribution(params)
    x = linspace(min(data), max(data), 100);
    pdf_y = evpdf(x, params(1), params(2));
    cdf_y = evcdf(x, params(1), params(2));
    
    figure;
    subplot(2,1,1);
    plot(x, pdf_y);
    title('Extreme Value Distribution PDF');
    xlabel('x');
    ylabel('Probability Density');
    
    subplot(2,1,2);
    plot(x, cdf_y);
    title('Extreme Value Distribution CDF');
    xlabel('x');
    ylabel('Cumulative Probability');
end

这个函数使用evpdf和evcdf函数计算极值分布的概率密度函数和累积分布函数，并将它们绘制在一个图表中。

最后，我们可以实现一个函数来进行极值分布的模拟和拟合结果的比较：

function compareExtremeValueFit(data)
    [params, ci] = fitExtremeValueDistribution(data);
    plotExtremeValueDistribution(params);
end

这个函数将数据作为输入，首先拟合极值分布，然后将拟合结果与实际数据进行比较。

以上是一个简单的例子，演示了如何使用MATLAB实现EVT算法并绘制相关图表。在实际的软件包中，您可能还需要实现其他算法，如极值理论在风险管理中的应用、极值理论在可靠性工程中的应用等。希望这个例子可以为您提供一些启发，帮助您构建一个完整的EVT MATLAB软件包。