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R语言 VGAM包 bilogistic4()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 15:26:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
bilogistic4(VGAM)
bilogistic4()所属R语言包:VGAM

                                         Bivariate Logistic Distribution Family Function
                                         二元MF配送家庭功能

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates the four parameters of the bivariate logistic distribution by maximum likelihood estimation.
估计参数的二元MF配送,通过最大似然估计。


用法----------Usage----------


bilogistic4(llocation = "identity", lscale = "loge",
            iloc1 = NULL, iscale1 = NULL, iloc2 = NULL, iscale2 = NULL,
            imethod = 1, zero = NULL)



参数----------Arguments----------

参数:llocation
Link function applied to both location parameters l1 and l2. See Links for more choices.  
链接功能适用于这两个位置参数l1和l2。见Links更多的选择。


参数:lscale
Parameter link function applied to both (positive) scale parameters s1 and s2. See Links for more choices.   
参数链接功能适用于两个(正)尺度参数s1和s2。见Links更多的选择。


参数:iloc1, iloc2
Initial values for the location parameters. By default, initial values are chosen internally using imethod. Assigning values here will override the argument imethod.  
的位置参数的初始值。默认情况下,初始值是内部选择使用imethod。在这里指定的值将覆盖参数imethod。


参数:iscale1, iscale2
Initial values for the scale parameters. By default, initial values are chosen internally using imethod. Assigning values here will override the argument imethod.  
为尺度参数的初始值。默认情况下,初始值是内部选择使用imethod。在这里指定的值将覆盖参数imethod。


参数:imethod
An integer with value 1 or 2 which specifies the initialization method. If failure to converge occurs try the other value.  
一个整数,值1或2指定的初始化方法。如果收敛失败发生的其他值。


参数:zero
An integer-valued vector specifying which linear/additive predictors are modelled as intercepts only. The default is none of them. If used, choose values from the set {1,2,3,4}.  
指定一个整数值向量线性/添加剂的预测模型仅作为拦截。在默认情况下是没有。如果使用,请选择从集合{1,2,3,4}的值。


Details

详细信息----------Details----------

The four-parameter bivariate logistic distribution  has a density that can be written as
四参数二元logistic分布具有的密度,可以写为

where s1>0 s2>0 are the scale parameters, and l1 and l2 are the location parameters. Each of the two responses are unbounded, i.e., -Inf<y_j<Inf. The mean of Y1 is l1 etc. The fitted values are returned in a 2-column matrix. The cumulative distribution function is
s1>0s2>0是尺度参数,并l1和l2现在的位置参数。的反应是无界的,即-Inf<y_j<Inf。平均Y1是l1等的拟合值中返回一个2列的矩阵。累积分布函数是

The marginal distribution of Y1 is
边缘分布Y1

By default, eta1=l1, eta2=log(s1), eta3=l2, eta4=log(s2) are the linear/additive predictors.
默认情况下,eta1=l1,eta2=log(s1),eta3=l2,eta4=log(s2)是线性/对添加剂的预测。


值----------Value----------

An object of class "vglmff" (see vglmff-class). The object is used by modelling functions such as vglm, rrvglm and vgam.
类的一个对象"vglmff"(见vglmff-class)。该对象被用于建模功能,如vglm,rrvglm和vgam。


注意----------Note----------

This family function uses the BFGS quasi-Newton update formula for the working weight matrices. Consequently the estimated variance-covariance matrix may be inaccurate or simply wrong! The standard errors must be therefore treated with caution; these are computed in functions such as vcov() and summary().
这间家庭功能使用BFGS拟牛顿更新公式的权重矩阵。因此,估计的方差 - 协方差矩阵可能是不准确的或完全错误的!标准误差必须谨慎对待,因此,这些计算功能,如vcov()和summary()。


(作者)----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Bivariate logistic distributions. Journal of the American Statistical Association, 56, 335&ndash;349.
Extreme Value and Related Models with Applications in Engineering and Science, Hoboken, NJ, USA: Wiley-Interscience.

参见----------See Also----------

logistic, rbilogis4.
logistic,rbilogis4。


实例----------Examples----------


ymat = rbilogis4(n <- 1000, loc1 = 5, loc2 = 7, scale2 = exp(1))
## Not run: plot(ymat)[#不运行:图(ymat)]
fit = vglm(ymat ~ 1, fam = bilogistic4, trace = TRUE)
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)
head(fitted(fit))
vcov(fit)
head(weights(fit, type = "work"))
summary(fit)

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。
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