目前已经选择好了合适的门槛值u，得到超过门槛值u的数据，怎么把这些数据用R拟合GPD分布，并估计GPD分布的参数（只有形状参数和尺度参数两个未知量）。比如数据是w表示

要用R模拟GPD分配并计算参数，可以使用R中的"extRemes"包。下面是一个基本的示例：
library(extRemes)

假设数据存储在向量w中

选择一个门槛值u

u <- 10

计算超过门槛值u的数据

exceedances <- w[w > u] - u

拟合GPD分布

fit <- fevd(exceedances, method = "MLE")

查看估计的参数

shape <- fit$par.ests[1]
scale <- fit$par.ests[2]

在上面描述代码中，fevd()函数用于模拟GPD分配，其中exceedances是超过门槛值的数据向量，method = "MLE"表示使用最大似然计算方法来计算GPD分配的参数。估计的形状参数和尺寸参数分别存储在和fit$par.ests[1]中fit$par.ests[2]。