R语言 smoothtail包 pickands()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pickands(smoothtail)
pickands()所属R语言包：smoothtail

                                        Compute original and smoothed version of Pickands' estimator
                                         计算和平滑的Pickands估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given an ordered sample of either exceedances or upper order statistics which is to be modeled using a GPD, this  function provides Pickands' estimator of the shape parameter γ \in [-1,0].  Precisely, for k=4, …, n
给定一个有序样品的超标或上订单统计数据进行建模使用GPD，此功能提供Pickands估计形状参数γ \in [-1,0]。确切地说，对于k=4, …, n

for $H$ either the empirical or the distribution function \hat F_n based on the log–concave density  estimator and
为$ H $或经验分布函数\hat F_n的基础上对数凹的密度估计和

if H is the empirical distribution function and
如果H是经验分布函数，

if H = \hat F_n.
如果H = \hat F_n。


用法----------Usage----------


pickands(est, ks = NA)



参数----------Arguments----------

参数：est
Log-concave density estimate based on the sample as output by logConDens (a dlc object).
登录凹根据样本的密度估计为输出logConDens（dlc对象）。


参数：ks
Indices k at which Falk's estimate should be computed. If set to NA defaults to 4, …, n.
指数kFalk的估计应计算。如果设置为NA默认为4, …, n的。


值----------Value----------

n x 3 matrix with columns: indices k, Pickands' estimator using the log-concave density estimate, and the ordinary Pickands' estimator based on the order statistics.
NX 3的矩阵的列：指数k，Pickands估计使用的登录凹的密度估计，和普通的Pickands估计次序统计量的基础上。


（作者）----------Author(s)----------



Kaspar Rufibach (maintainer), <a href="mailto:kaspar.rufibach@gmail.com">kaspar.rufibach@gmail.com</a>, <br> <a href="http://www.kasparrufibach.ch">http://www.kasparrufibach.ch</a>

Samuel Mueller, <a href="mailto:s.mueller@maths.usyd.edu.au">s.mueller@maths.usyd.edu.au</a>, <br> <a href="http://www.maths.usyd.edu.au/ut/people?who=S_Mueller">http://www.maths.usyd.edu.au/ut/people?who=S_Mueller</a>

Kaspar Rufibach acknowledges support by the Swiss National Science Foundation SNF, <a href="http://www.snf.ch">http://www.snf.ch</a>




参考文献----------References----------

Smooth tail index estimation. J. Stat. Comput. Simul., 79, 1155&ndash;1167.
Statistical inference using extreme order statistics. Annals of Statistics 3, 119&ndash;131.

参见----------See Also----------

Other approaches to estimate &gamma; based on the fact that the density is log&ndash;concave, thus
其他方法来估计&gamma;，从而根据一个事实，即密度为log凹


实例----------Examples----------


# generate ordered random sample from GPD[形成有序的随机抽样GPD]
set.seed(1977)
n <- 20
gam <- -0.75
x <- rgpd(n, gam)

## generate dlc object[＃生成DLC对象]
est <- logConDens(x, smoothed = FALSE, print = FALSE, gam = NULL, xs = NULL)

# compute tail index estimators[计算尾部指数估计]
pickands(est)

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