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

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TIC(SpatialExtremes)
TIC()所属R语言包：SpatialExtremes

                                        Takeuchi's information criterion
                                         竹内的信息标准

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes a the Takeuchi's information criterion which is equivalent to the AIC when the model is miss-specified.
计算的竹内的信息标准是等同的AIC模型时，小姐指定的。


用法----------Usage----------


TIC(object, ..., k = 2)



参数----------Arguments----------

参数：object
An object of class maxstab or spatgev. Often, it will be the output of the fitmaxstab or fitspatgev function.
对象的类maxstab或spatgev。通常情况下，它会是fitmaxstab或fitspatgev函数的输出。


参数：...
Additional objects of class maxstab or spatgev for which TIC should be computed.
其他对象类maxstab或spatgev旅游业议会应计算。


参数：k
Numeric. The penalty per parameter to be used. The case k = 2 (default) correspond to the classical TIC and k=       log n, n number of observations, is the robust version of the BIC.
数字。要使用的每个参数的惩罚。当k = 2（默认值），对应于经典的议会和k=       log n，N若干意见，是强大的版本的BIC。


Details

详细信息----------Details----------

TIC is like AIC so that when comparing models one wants to get the lowest TIC score.
议会是像AIC比较模型时，希望得到最低的TIC得分。


值----------Value----------

Numeric.
数字。


（作者）----------Author(s)----------


Mathieu Ribatet



参考文献----------References----------

information criteria for model selection in high dimensional data. Preprint.
Criterion Statistics. D. Reidel Publishing Company.
inference and model selection. Biometrika 92(3):519–528.

参见----------See Also----------

fitmaxstab, AIC
fitmaxstab，AIC


实例----------Examples----------


##Define the coordinate of each location[＃定义的每个位置的坐标]
n.site <- 50
locations <- matrix(runif(2*n.site, 0, 100), 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(40, locations, cov.mod = "whitmat", nugget = 0.2, range =
30, smooth = 0.5)

M0 <- fitmaxstab(data, locations, "powexp", std.err.type = "score",
                 fit.marge = FALSE)
M1 <- fitmaxstab(data, locations, "cauchy", std.err.type = "score",
                 fit.marge = FALSE)

TIC(M0, M1)
TIC(M0, M1, k = log(nrow(data)))

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