linsim(SAPP)
linsim()所属R语言包:SAPP
Similation of a Self-exciting Point Process
同化的自激点过程
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Perform simulation of a self-exciting point process whose intensity also includes a component triggered by another given point process data and a non-stationary Poisson trend.
进行模拟一个自励点的过程,其强度还包括一个触发的另一给定的点的过程数据的组件,和一个非稳态泊松趋势。
用法----------Usage----------
linsim(data, interval, c, d, ax, ay, at, ptmax)
参数----------Arguments----------
参数:data
point process data.
点过程数据。
参数:interval
length of time interval in which events take place.
的时间间隔的长度,其中的事件发生。
参数:c
exponential coefficient of lgp corresponding to simulated data.
LGP对应的指数系数的模拟数据。
参数:d
exponential coefficient of lgp corresponding to input data.
LGP对应于输入数据的指数系数。
参数:ax
lgp coefficients in self-exciting part.
LGP系数自精彩的部分。
参数:ay
lgp coefficients in the input part.
在输入部的LGP系数。
参数:at
coefficients of the polynomial trend.
系数的多项式潮流。
参数:ptmax
an upper bound of trend polynomial.
上必然的趋势多项式。
Details
详细信息----------Details----------
This function performs simulation of a self-exciting point process whose intensity also includes a component triggered by another given point process data and non-stationary Poisson trend. The trend is given by usual polynomial, and the response functions to the self-exciting and the external inputs are given the Laguerre-type polynomials (lgp), where the scaling parameters in the exponential functions, say c and d, can be different.
这个函数执行模拟的自激点的过程,其强度还包括另一个点的过程数据和非平稳泊松趋势所引发的一个组成部分。由下式给出的趋势通常的多项式,和响应函数的自激和外部输入中给出了的拉盖尔型多项式(LGP),其中的指数函数中的缩放参数,回答c和d,可以是不同的。
值----------Value----------
参数:in.data
input data for sim.data.
输入数据sim.data。
参数:sim.data
self-exciting simulated data.
自励模拟数据。
参考文献----------References----------
TIMSAC84: STATISTICAL ANALYSIS OF SERIES OF EVENTS (TIMSAC84-SASE) VERSION 2. The Institute of Statistical Mathematics.
IEEE information theory, vol. it-27, pp. 23-31.
J. royal statist. soc. b, vol. 44, pp. 102-107.
Ann. inst. statist math., vol. 34. pp. 373-387.
实例----------Examples----------
data(PProcess) ## The point process data[#点的过程数据]
linsim( PProcess, 20000, 0.13, 0.026,
c(0.035,-0.0048), c(0.0,0.00017), c(0.007,-0.00000029), 0.007 )
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