R语言 sn包 msn.quantities()函数中文帮助文档(中英文对照)

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msn.quantities(sn)
msn.quantities()所属R语言包：sn

                                         Quantities related to the multivariate skew-normal distribution.
                                         数量相关的多变量偏斜正态分布。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes mean vector, variance matrix and other relevant quantities of a given multivariate skew-normal distribution.
计算均值向量，协方差矩阵和其他有关数量的多变量偏斜正态分布。


用法----------Usage----------


msn.quantities(xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, dp = NULL)



用法----------Usage----------

msn.quantities(xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha)
msn.quantities(dp= )



参数----------Arguments----------

参数：xi
numeric vector giving the location parameter, of length d, say. Missing values are not allowed.
数字矢量给位置参数，的长度d说。遗漏值是不允许的。


参数：Omega
a covariance matrix of size d by d. Missing values are not allowed.
的协方差矩阵的大小dd。遗漏值是不允许的。


参数：alpha
numeric vector of shape parameter of length d. Missing values are not allowed.
数字矢量形状参数的长度d。遗漏值是不允许的。


参数：dp
a list with three components named xi, Omega, alpha, containing quantities as described above. If dp is set, then the component parameters must not be. </table>
有三个分量的名为xi，Omega，alpha，包含如上所述的数量的列表。如果dp设置，则组件参数绝对不能。 </ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

The meaning of the parameters is explained in the references below, especially Azzalini and Capitanio (1999).
的参数的含义进行说明在下面的参考文献中，特别是Azzalini和卡皮塔尼奥（1999）。


值----------Value----------

A list containing the following components:
一个列表，其中包含以下组件：

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>xi</td> <td>  the input parameter xi. </td></tr> <tr valign="top"><td>Omega</td> <td>  the input parameter  Omega. </td></tr> <tr valign="top"><td>alpha</td> <td>  the input parameter  alpha. </td></tr> <tr valign="top"><td>omega</td> <td>  vector of scale parameters. </td></tr> <tr valign="top"><td>mean</td> <td>  the mean value of the distribution (vector) </td></tr> <tr valign="top"><td>variance</td> <td>  variance-covariance matrix of the distribution. </td></tr> <tr valign="top"><td>Omega.conv</td> <td>  concentration matrix associated to Omega, i.e. its inverse. </td></tr> <tr valign="top"><td>Omega.cor</td> <td>  correlation matrix associated to Omega. </td></tr> <tr valign="top"><td>Omega.pcor</td> <td>  partial correlations matrix associated to Omega. </td></tr> <tr valign="top"><td>lambda</td> <td>  shape parameters of the marginal distributions </td></tr> <tr valign="top"><td>Psi</td> <td>  correlation matrix of the equivalent (lambda,Psi) parametrization. </td></tr> <tr valign="top"><td>delta</td> <td>  the parameter delta which determines the shape of the marginal  distributions; this is related to lambda </td></tr> <tr valign="top"><td>skewness</td> <td>  numeric vector with marginal indices of skewness (the standardised third cumulant). </td></tr></table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> xi</ TD> <TD>输入参数xi。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Omega</ TD> <TD>输入参数Omega。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> alpha</ TD> <TD>输入参数alpha。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>omega</ TD>尺度参数<TD>向量。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>mean </ TD> <TD>分布的平均值（矢量）</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“”> <TD> variance </ TD> <TD>方差 - 协方差矩阵的分布。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>Omega.conv </ TD> <TD>浓度矩阵相关联的Omega，即其反。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Omega.cor </ TD> <TD>相关矩阵相关联的Omega。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Omega.pcor</ TD> <TD>偏相关矩阵Omega。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>lambda </ TD> <TD>的边缘分布的形状参数</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“顶“<TD> Psi </ TD> <TD>相关矩阵的等效(lambda,Psi)参数化。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> delta</ TD> <TD>参数delta确定的边缘分布的形状;这是有关lambda </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>skewness </ TD> <TD>与的边缘指数的偏度（标准化的第三个累积数字矢量） 。 </ TD> </ TR> </ TABLE>


参考文献----------References----------

Azzalini, A. and Dalla Valle, A. (1996). The multivariate skew-normal distribution. Biometrika 83, 715&ndash;726.

Azzalini, A. and Capitanio, A. (1999). Statistical applications of the multivariate skew-normal distribution. J.Roy.Statist.Soc. B 61, 579&ndash;602.

参见----------See Also----------

dmsn
dmsn


实例----------Examples----------


Omega <- 5*diag(3)+outer(1:3,1:3)
msn.quantities(c(0,0,1), Omega, c(-2,2,3))

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