找回密码
 注册
查看: 365|回复: 0

R语言 SpatialExtremes包 predict.spatgev()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-9-30 12:44:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
predict.spatgev(SpatialExtremes)
predict.spatgev()所属R语言包:SpatialExtremes

                                        Prediction of the GEV parameters
                                         的GEV参数预测的

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function predicts the marginal GEV parameters from a fitted ”spatial GEV” model.
此功能预测的边际GEV参数从一个装有“空间GEV”的模式。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'spatgev'
predict(object, newdata, ret.per = NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
An object of class spatgev”. Most often, it will be the output of the function fitspatgev.
一个对象的类spatgev的“。大多数情况下,这将是功能fitspatgev的输出。


参数:newdata
An optional data frame in which to look for variables with which to predict. If omitted, the fitted values are used.
一个可选的数据框中寻找变量,用以预测。如果省略该参数,拟合值。


参数:ret.per
Numeric vector giving the return periods for which return levels are computed. If NULL (default), no return levels are computed.
为重现期的收益水平计算的数字矢量。如果NULL(默认),没有回报水平计算。


参数:...
further arguments passed to or from other methods.
进一步的参数传递给其他方法。


值----------Value----------

'predict.spatgev' produces a vector of predictions or a matrix of predictions.
predict.spatgev产生一个预测的矢量或矩阵的预测。


(作者)----------Author(s)----------


Mathieu Ribatet



参见----------See Also----------

predict
predict


实例----------Examples----------


## 1- Simulate a max-stable random field[#1  - 模拟一个最大稳定的随机场]
n.site <- 35
locations <- matrix(runif(2*n.site, 0, 10), ncol = 2)
colnames(locations) <- c("lon", "lat")

data <- rmaxstab(50, locations, cov.mod = "whitmat", nugget = 0, range = 3,
smooth = 0.5)
## 2- Transformation to non unit Frechet margins[#2  - 非单位的Frechet空间的转换]
param.loc <- -10 + 2 * locations[,2]
param.scale <- 5 + 2 * locations[,1]
param.shape <- rep(0.2, n.site)

for (i in 1:n.site)
  data[,i] <- frech2gev(data[,i], param.loc[i], param.scale[i],
param.shape[i])

## 3- Fit a ''spatial GEV'' mdoel to data with the following models for[#3  - 装上一个“空的GEV”mdoel到以下车型]
##    the GEV parameters[#GEV参数]
form.loc <- loc ~ lat
form.scale <- scale ~ lon
form.shape <- shape ~ 1

fitted <- fitspatgev(data, locations, form.loc, form.scale, form.shape)

## 4- GEV parameters estimates at each locations or at ungauged locations[#4  -  GEV参数估计在每一个地方,或在无资料区域]
predict(fitted)
ungauged <- data.frame(lon = runif(10, 0, 10), lat = runif(10, 0, 10))
predict(fitted, ungauged)

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。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2025-6-10 06:15 , Processed in 0.022586 second(s), 16 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表