<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">I am comparing extval_mlegev in ncl to gevfit in matlab.</div><div dir="ltr"><br></div><div>Example 1 at <a href="https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Built-in/extval_mlegev.shtml">https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Built-in/extval_mlegev.shtml</a></div><div><br></div><div>in ncl I get:</div><div><div>(0)<span style="white-space:pre">        </span>  LOCATION     487.133</div><div>(0)<span style="white-space:pre"> </span>  SCALE        308.777</div><div>(0)<span style="white-space:pre">        </span>  SHAPE        0.0936753</div></div><div><br></div><div>in matlab I get:</div><div><div>params =  -0.0937  308.7766  487.1327</div></div><div><br></div><div>Looks good (Kappa is defined negative in Matlab). Now I try a smaller dataset from Table 4.6 in Wilks statistical methods in the atmospheric sciences:</div><div><br></div><div><div>  pobs = (/2.01,3.52,2.61,3.89,1.82, \</div><div>           3.86,3.31,4.20,4.48,4.51, \</div><div>           3.48,4.60,5.20,4.93,3.50, \</div><div>           4.58,6.23,2.67,5.24,3.00/)</div></div><div><br></div><div>in ncl I get:</div><div><div>(0)<span style="white-space:pre">        </span>  LOCATION     1.82073</div><div>(0)<span style="white-space:pre"> </span>  SCALE        2.23614</div><div>(0)<span style="white-space:pre">        </span>  SHAPE        0.396596</div></div><div><br></div><div>In matlab I get:</div><div><div>params =  -0.2912    1.1061    3.4960</div></div><div>where the array is (shape, scale, location)<br></div><div><br></div><div>I don't expect the two algorithms to agree exactly, but the differences are pretty large here. Is it safe to assume that for arrays of small N, the solutions will diverge more? The array in example 1 is about double the size of the array in wilks book.</div><div><br></div><div>Adam</div><div><br></div><div>Adam</div></div></div></div></div></div></div></div>