R语言 smcUtils包 ess.weights()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ess.weights(smcUtils)
ess.weights()所属R语言包：smcUtils

                                        Measures of weight non-uniformity
                                         重量的非均匀性的措施

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions calculate heuristic measures of the effective
这些函数计算启发式的有效措施


用法----------Usage----------


ess.weights(weights)
cov.weights(weights)
ent.weights(weights)



参数----------Arguments----------

参数：weights
a vector of weights (probabilities)
的向量的重量（概率）


Details

详细信息----------Details----------

"ess.weights" calculates the effective sample size, namely "1/(sum(weights^2))". ESS has a minimum of 1 and a maximum equal to "length(weights)" when weights  are uniform.
“ess.weights计算有效样本量，即1 /（SUM（重量^ 2））。 ESS有一个至少为1，和最多等于长度（重量）时，权重是均匀的。

"cov.weights" calculates the coefficient of variation of the weights, namely "var(weights)/mean(weights)^2". CoV has a minimum of 0 when weights are uniform  and a maximum equal to "length(weights)".
cov.weights计算的权重系数的变化，即“无功（权重）/平均值（重量）^ 2。冠状病毒，最小值为0时，权重是均匀的和最多等于长度（权重）。

"ent.weights" calculates the entropy of the weights, namely  "-sum(weights * log2(weights))". Entropy has a minimum of 0 and a  maximum equal to "log2(length(weights))" when weights are uniform. (For numerical  stability, the log term is actually calculated with "weights+.Machine$double.eps", which can cause the observed minimum to be less than 0.)
ent.weights的权重计算的熵，即和（权重*的log2（重量））。熵具有最小值为0和最大等于的log2（长度（重量））时，权重是均匀的。 （对于数值稳定性，log项实际上是与的权重计算+。机$ double.eps，这可能会导致所观察到的最小值小于0。）


值----------Value----------

a scalar indicating how uniform the weights are
一个标量，表示的权重都均匀


（作者）----------Author(s)----------



Jarad Niemi




参考文献----------References----------

Liu, J. (2004) _Monte Carlo Strategies in Scientific Computing_
Doucet, A., dr Freitas, N., and Gordon, N. (2001) _Sequential Monte Carlo  Methods in Practice

参见----------See Also----------

resample
resample


实例----------Examples----------


ws = renormalize.weights(runif(10))
ess.weights(ws)
cov.weights(ws)
ent.weights(ws)

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