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R语言:area()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-17 09:49:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
area(MASS)
area()所属R语言包:MASS

                                         Adaptive Numerical Integration
                                         自适应数值积分

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Integrate a function of one variable over a finite range using a recursive adaptive method.  This function is mainly for demonstration purposes.
在有限的范围内集成了一个变量的函数使用递归自适应方法。此功能主要是用于演示目的。


用法----------Usage----------


area(f, a, b, ..., fa = f(a, ...), fb = f(b, ...),
     limit = 10, eps = 1e-05)



参数----------Arguments----------

参数:f
The integrand as an S function object.  The variable of integration must be the first argument.  
积S函数对象。一体化的变量必须是第一个参数。


参数:a
Lower limit of integration.  
一体化的下限。


参数:b
Upper limit of integration.  
一体化的上限。


参数:...
Additional arguments needed by the integrand.  
积所需的额外的参数。


参数:fa
Function value at the lower limit.  
函数值的下限。


参数:fb
Function value at the upper limit.  
函数值上限。


参数:limit
Limit on the depth to which recursion is allowed to go.  
限制递归下去的深度。


参数:eps
Error tolerance to control the process.  </table>
容错控制的过程。 </ TABLE>


Details

详情----------Details----------

The method divides the interval in two and compares the values given by Simpson's rule and the trapezium rule.  If these are within eps of each other the Simpson's rule result is given, otherwise the process is applied separately to each half of the interval and the results added together.
该方法分为两个区间,与辛普森的规则和梯形规则给出的值进行比较。如果这些在彼此的EPS是辛普森的规则的结果,否则过程中单独应用到每间隔半,加在一起的结果。


值----------Value----------

The integral from a to b of f(x).
从abf(x)积分。


参考文献----------References----------

Modern Applied Statistics with S-Plus. Springer. pp. 105&ndash;110.

举例----------Examples----------


area(sin, 0, pi)  # integrate the sin function from 0 to pi.[整合从0到pi的sin函数。]

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。
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