<div dir="ltr"><div><div><div><div>Dear All,<br></div>        I am using NCL for Extreme value statistics. I want to fit<br></div> generalized extreme value (GEV) distribution and  generalized pareto<br></div>to my data.<br><br></div>I started with example 6 on this page.<br><div><div><br><a href="https://www.ncl.ucar.edu/Applications/extreme_value.shtml">https://www.ncl.ucar.edu/Applications/extreme_value.shtml</a><br><br>and compared the results with EASYFIT from  <a href="http://www.mathwave.com">www.mathwave.com</a> using the river_flow data from the example.<br></div><div><br><div>I used  extval_mlegev and got these values for center, scale and shape.</div><div></div><div></div><div>   <br></div><div>487.1327 , 308.7766  and 0.09367528</div><div><br></div><div>However from Easyfit, I am getting these values (see attached pictures)<br></div><div><br></div><div>486.88, 322.72 and   -0.10936</div><div><br></div><div>So my questions are :</div><div>Why there is difference ? Both NCL and EASYFIT use Maximum-Likelihood</div><div> Estimation for calculation of these paramters. Also I need to calculate these <br></div><div>paramters for generalized pareto distribution. How can I do that with NCL?</div><div><br></div><div>In addition, I have option in EASYFIT to get  95 percentile ( or any other percetile)</div><div>from Inverse CDF (see last two pictures), Can I do similar statistic with NCL?</div><div><br></div><div>Thanks in advance</div><div>Best Regards</div><div>Imran Nadeem<br></div><div>BOKU, Vienna.<br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br><br></div></div></div></div>