R语言 sm包 hnorm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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hnorm(sm)
hnorm()所属R语言包：sm

                                        Normal optimal choice of smoothing parameter in density estimation
                                         正常平滑参数密度估计的最优选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This functions evaluates the smoothing parameter which is asymptotically optimal for estimating a density function when the underlying distribution is Normal.  Data in one, two or three dimensions can be handled.
此功能评估的平滑参数是渐近最优估计的潜在分布的密度函数时是正常的。可以处理的数据存储在一个，两个或三个维度。


用法----------Usage----------


hnorm(x, weights)



参数----------Arguments----------

参数：x
a vector, or matrix with two or three columns, containing the data.
的向量，或两列或三列的矩阵，包含数据。


参数：weights
an optional vector of integer values which allows the kernel functions over the observations to take different weights when they are averaged to produce a density estimate.  This is useful, in particular, for censored data and to construct an estimate from binned data.  </table>
一个可选的整数向量的价值观，在观测到的内核函数时，他们采取不同的权重平均，以产生一个密度估计。这是非常有用的，特别是截尾数据和构建分级数据的估计。 </ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

See Section 2.4.2 of the reference below.
下面的参考，请参见第2.4.2节。


值----------Value----------

the value of the asymptotically optimal smoothing parameter for Normal case.
正常情况下的渐近最优平滑参数的值。


注意----------Note----------

As from version 2.1 of the package, a similar effect can be obtained with the new function h.select, via h.select(x,     method="normal", weights=weights) or simply h.select(x). Users are encouraged to adopt this route, since hnorm might be not accessible directly in future releases of the package.
从2.1版本的包，类似的效果，可以得到新的功能h.select，通过h.select(x,     method="normal", weights=weights)或h.select(x)。我们鼓励用户采用这条路线，因为hnorm可能无法直接存取在未来版本的软件包。


参考文献----------References----------

Bowman, A.W. and Azzalini, A. (1997).  Applied Smoothing Techniques for Data Analysis:  the Kernel Approach with S-Plus Illustrations. Oxford University Press, Oxford.

参见----------See Also----------

h.select, hcv, hsj
h.select，hcv，hsj


实例----------Examples----------


x <- rnorm(50)
hnorm(x)

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