mt(csampling)
mt()所属R语言包：csampling
Multivariate Student t Distribution
多元学生t分布
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Density and random number generation for the multivariate Student t distribution.
密度和学生的多元t分布的随机数生成。
用法----------Usage----------
dmt(x, df=stop("'df' argument is missing, with no default"),
mm=rep(0, length(x)), cov=diag(rep(1, length(x))))
rmt(n, df=stop("'df' argument is missing, with no default"),
mm=rep(0, mult), cov=diag(rep(1, mult)), mult, is.chol=FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：x
a single multivariate observation. Missing values (NAs) are allowed.
一个单一的多元观察。遗漏值（NAS）是允许的。
参数：n
the sample size. If length(n) is larger than 1, then length(n) random vectors are returned, bound together in a length(n) times mult matrix, where mult is the dimension of the multivariate variable.
样本大小。如果length(n)是大于1的，那么length(n)随机向量回来了，一起在length(n)倍mult矩阵，其中mult的尺寸多元变量。
参数：df
the degrees of freedom. In rmt this is replicated to be of the same length than the number of deviates generated by rmt.
的自由度。在rmt“”这是复制的数量比相同长度的偏离所产生的rmt。
参数：mult
the dimension of the multivariate Student t variate.
的多元学生t变量的尺寸。
参数：mm
a vector location parameter. The default is a vector of 0's.
一个向量的位置参数。默认值是0的向量。
参数：cov
a square scale matrix. The default is the identity matrix.
一个正方形的规模矩阵。默认值是单位矩阵。
参数：is.chol
logical flag. If TRUE, the argument cov is the result from the Choleski decomposition of the original scale matrix.
逻辑标志。如果TRUE，参数cov是原来的规模矩阵，从Choleski分解的结果。
值----------Value----------
Returns the density (dmt) of or a random sample (rmt) from the multivariate Student t distribution on df degrees of freedom.
返回的密度（dmt）（rmt）df自由度学生从多元t分布的随机抽样。
副作用----------Side Effects----------
The function rmt causes creation of the dataset .Random.seed if it does not already exist, otherwise its value is updated.
函数rmt使创建的数据集.Random.seed，如果它不存在的，否则它的值更新。
背景----------Background----------
The multivariate Student t distribution is a real valued symmetric distribution centered at mm. It is defined as the ratio of a centred multivariate normal distribution with covariance matrix cov, and the square root of an independent Chi square distribution with df degrees of freedom subsequently translated by mm. (See <CITE>Johnson and Kotz, 1976, par. 37.3, pg. 134ff</CITE>.) The multivariate t distribution approaches the multivariate Gaussian (Normal) distribution as the degrees of freedom go to infinity.
多元学生t分布是一个真正的价值为中心的对称分布在mm。它被定义为一个中心的多元正态分布，协方差矩阵cov，和一个独立的Chi square用df自由度随后mm翻译的平方根之比。 （见<CITE>约翰逊和科茨，1976年，面值37.3页。134ff </ CITE>）。多元t分布趋于多元高斯（Normal）分配到无穷大的自由度去。
注意----------Note----------
Elements of x that are missing will cause the corresponding elements of the result to be missing.
元素的x缺少会导致相应的元素的结果会丢失。
参考文献----------References----------
Statistics: Continuous Multivariate Distributions. New York: Wiley.
参见----------See Also----------
TDist, Normal, Random.
TDist，Normal，Random。
实例----------Examples----------
dmt(c(0.1, -0.4), df = 4, mm = c(1, -1))
## density of a bivariate t distribution with 4 degrees of freedom [有4个自由度的二元t分布的密度]
## and centered at (1,-1)[＃和集中在（1，-1）的]
rmt(n = 100, df = 5, mult = 4)
## generates 100 replicates of a standard four-variate t distribution [＃生成100次重复的标准的四变量t分布]
## with 5 degress of freedom[＃5辈分的自由]
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
|
发表于 2012-9-16 14:47:08
