Список проголосовавших за комментарий "svgr, хмм, я вроде понимаю. GPD это когда мы моделируем хвост отдельно. <br/> <br/> Отрезаем тело распределения <br/> <br/> y = x-u | x>u<br/> <br/> И у нас получается новая случ переменная, которая имеет распределение парето GPD(location=0, scale, alpha)<br/> <br/> И затем делаем фиттинг scale и alpha через MLE оптимизацию.<br/> <br/> По идее это всего 2 параметра и должно хорошо и быстро оптимизироваться. <br/> <br/> P.S. на всяк случай проверю — добавлю несколько начальных значений, может он минимум не может найти… но едва ли"