profile(SpatialExtremes)
profile()所属R语言包：SpatialExtremes
Method for profiling fitted max-stable objects
方法分析合身的最大稳定的物体
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Computes profile traces for fitted max-stable models.
计算为合身的最大稳定模型的轮廓痕迹。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'maxstab'
profile(fitted, param, range, n = 10, plot = TRUE,
conf = 0.90, method = "RJ", square = "chol", ...)
参数----------Arguments----------
参数：fitted
An object of class “maxstab”. Most often, it will be the output of the function fitmaxstab.
的对象类“maxstab”。大多数情况下，这将是功能fitmaxstab的输出。
参数：param
A character string giving the model parameter that are to be profiled.
一个字符串，给出的模型参数是要分析的。
参数：range
The range for the profiled model parameter that must be explored.
异形模型参数，必须探索的范围。
参数：n
Integer. The number of profiled model parameter that must be considered.
整数。 ，异形模型参数的数目是必须考虑的。
参数：plot
Logical. If TRUE (default), the profile trace is plotted.
逻辑。如果TRUE（默认），档案跟踪绘制。
参数：conf
Numeric giving the confidence interval level.
数字的置信区间水平。
参数：method
Character string. Must be one of "CB", "RJ" or "none" for the Chandler and Bate or the Rotnitzky and Jewell approaches respectively. The "none" method simply plots the profile of the log-composite likelihood. See details.
字符的字符串。必须是一个“CB”，“RJ”或“无”，钱德勒和贝特或Rotnitzky和朱厄尔方法的。 “无”的方法简单地绘制档案的log复合的可能性。查看详细信息。
参数：square
The choice for the matrix square root. This is only useful for the 'CB' method. Must be one of 'chol' (Cholesky) or 'svd' (Singular Value Decomposition).
选择矩阵平方根。这是唯一有用的“CB的方法。必须有一个哲（乔列斯基）或“SVD（奇异值分解）。
参数：...
Extra options that must be passed to the plot function.
额外的选项，必须通过plot功能。
Details
详细信息----------Details----------
The Rotnitzky and Jewell approach consists in adjusting the distribution of the likelihood ratio statistics - which under misspecification is no longer χ^2 distributed.
Rotnitzky和朱厄尔的方法包括调整似然比统计量的分布 - 根据设定错误，不再是χ^2分布。
The Chandler and Bate approach adjusts the composite likelihood itself is such a way that the usual asymptotic χ^2 null distribution is preserved. Note that in the current code, we use the singular value decomposition for the computation of matrix square roots to preserve asymmetry in the profile composite likelihood.
钱德勒和贝特方法调整复合的可能性本身是这样一种方式，通常的渐近χ^2空分布的保存。请注意，在当前代码中，我们使用奇异值分解的计算矩阵平方根保存在配置文件中的复合可能性不对称。
值----------Value----------
A matrix. The first column corresponds to the values for which the profiled model parameter is fixed. The second column gives the value of the pairwise log-likelihood. The remaining columns contain the constrained maximum likelihood estimates for the remaining model parameters.
一个矩阵。的第一列对应于异形的模型参数的值是固定的。第二列给出的值成对的对数似然。其余的列包含其余的模型参数的最大似然估计的约束。
警告----------Warnings----------
This function can be really time consuming!
此功能可真是费时！
（作者）----------Author(s)----------
Mathieu Ribatet
参考文献----------References----------
the independence loglikelihood Biometrika, 94, 167–183.
parameters in semiparametric generalized linear models for cluster correlated data. Biometrika 77, 485–97.
实例----------Examples----------
## Not run: [＃不运行：]
##Define the coordinates of each location[＃定义的每个位置的坐标]
n.site <- 30
locations <- matrix(rnorm(2*n.site, sd = sqrt(.2)), ncol = 2)
colnames(locations) <- c("lon", "lat")
##Simulate a max-stable process - with unit Frechet margins[＃模拟一个最大稳定的过程 - 与单位的Frechet空间]
data <- rmaxstab(50, locations, cov.mod = "gauss", cov11 = 100, cov12 =
25, cov22 = 220)
##Fit a max-stable process[＃适合一个最大稳定的过程]
## 1- using the Smith's model[＃1 - 史密斯的模式]
fitted <- fitmaxstab(data, locations, "gauss", fit.marge = FALSE)
##Plot the profile pairwise log-likelihood for the ''cov11'' parameter[＃图的档案成对的对数似然COV11为参数]
profile(fitted, "cov11", range = c(20, 180))
## End(Not run)[＃（不执行）]
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。
|
发表于 2012-9-30 12:45:23
