R语言 SpatialExtremes包 margin fits()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

margin fits(SpatialExtremes)
margin fits()所属R语言包：SpatialExtremes

                                        Fits univariate extreme value distributions to data
                                         适用于单变量极值分布数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions fit the generalised extreme value and generalised Pareto distribution to data using maximum likelihood.
这些功能符合广义极值和广义帕累托分布数据，利用最大似然。


用法----------Usage----------


gevmle(x, ..., method = "Nelder")
gpdmle(x, threshold, ..., method = "Nelder")



参数----------Arguments----------

参数：x
Numeric vector of observations
数字观测向量


参数：...
Optional arguments to be passed to the optim function.
到传递给optim功能的可选参数。


参数：threshold
Numeric. The threshold value.
数字。该阈值。


参数：method
The numerical optimisation method to be used.   
要使用的数值优化方法。


Details

详细信息----------Details----------

These two functions are “extremely light” functions to fit the GEV/GPD. These functions are mainly useful to compute starting values for the Schlather and Smith model - see fitmaxstab.
这两个功能是“极轻”功能，以适应GEV / GPD。这些功能主要是有用的的Schlather和史密斯模型计算的初始值 - 见fitmaxstab。

If more refined (univariate) analysis have to be performed, users should use more specialised packages - e.g. POT, evd, ismev, ....
如果要进行更精确的单变量分析中，用户应该使用更专业的封装 - 例如， POT，EVD，ismev，; ......


值----------Value----------

A vector for the estimated parameters of the GEV/GPD.
GEV / GPD的向量参数的估计。


（作者）----------Author(s)----------


Mathieu Ribatet



实例----------Examples----------


## 1 - GEV fit[＃1  -  GEV适合]
x <- rep(NA, 100)
for (i in 1:100)
  x[i] <- max(rnorm(365))

gevmle(x)

## 2- GPD fit[＃2  -  GPD适合]
x <- rnorm(10000)
##we need to fix a threshold[＃我们需要确定一个阈值]
u <- quantile(x, 0.99)
gpdmle(x, u)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。