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tweedie-package(tweedie)
tweedie-package()所属R语言包：tweedie

                                         Tweedie Distributions
                                         特威迪分派

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Functions for computing and fitting the Tweedie family of distributions
泰迪家族的分布计算和装配的功能


Details

详细信息----------Details----------

Package:
包装方式：

</td><td align="left"> tweedie
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">特威迪

Type:
类型：

</td><td align="left"> Package
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">包装

Version:
版本：

</td><td align="left"> 2.1.1
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> 2.1.1

Date:
日期：

</td><td align="left"> 2011-08-06
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> 2011-08-06

License:
许可：

</td><td align="left"> GPL (>=2)
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> GPL（> = 2）


（作者）----------Author(s)----------



Peter K Dunn

Maintainer: Peter K Dunn &lt;pdunn2@usc.edu.au&gt;




参考文献----------References----------

Evaluation of Tweedie exponential dispersion model densities by Fourier inversion. Statistics and Computing,  18, 73&ndash;86.
Series evaluation of Tweedie exponential dispersion model densities Statistics and Computing, 15(4). 267&ndash;280.
Tweedie family densities: methods of evaluation. Proceedings of the 16th International Workshop on Statistical Modelling, Odense, Denmark, 2&ndash;6 July
Exponential dispersion models. Journal of the Royal Statistical Society, B, 49, 127&ndash;162.
Theory of Dispersion Models. Chapman and Hall, London.
An index which distinguishes between some important exponential families. Statistics: Applications and New Directions. Proceedings of the Indian Statistical Institute Golden Jubilee International Conference (Eds. J. K. Ghosh and J. Roy), pp. 579-604. Calcutta: Indian Statistical Institute.

实例----------Examples----------


# Generate random numbers[生成随机数]
set.seed(314)
y <- rtweedie( 500, p=1.5, mu=1, phi=1)
        # With index  p  between 1 and 2, this produces continuous[随着索引p 1和2之间，这将产生连续的]
        # data with exact zeros[具有确切零的数据]
x &lt;- rnorm( length(y), 0, 1)  # Unrelated predictor[无关预测]

# With exact zeros, index  p  must be between 1 and 2[确切的零，指数p必须是1和2之间]

# Fit the tweedie distribution; expect p about 1.5[适合Tweedie分布;预期P关于1.5]
out <- tweedie.profile( y~1, p.vec=seq(1.1, 1.9, length=9), do.plot=TRUE)
out$p.max

# Plot this distribution[绘制此分布]
tweedie.plot( seq(0, max(y), length=1000), mu=mean(y),
              p=out$p.max, phi=out$phi.max)

# Fit the glm[适合GLM]
require(statmod) # Provides  tweedie  family functions[提供泰迪家族功能]
summary(glm( y ~ x, family=tweedie(var.power=out$p.max, link.power=0) ))

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