Invparalogistic(VGAM)
Invparalogistic()所属R语言包:VGAM
The Inverse Paralogistic Distribution
的逆Paralogistic分布
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Density, distribution function, quantile function and random generation for the inverse paralogistic distribution with shape parameters a and p, and scale parameter scale.
密度,分布函数,分位数函数,随机生成的逆paralogistic的分布形状参数a和p,和规模参数scale。
用法----------Usage----------
dinvparalogistic(x, shape1.a, scale = 1, log = FALSE)
pinvparalogistic(q, shape1.a, scale = 1)
qinvparalogistic(p, shape1.a, scale = 1)
rinvparalogistic(n, shape1.a, scale = 1)
参数----------Arguments----------
参数:x, q
vector of quantiles.
向量的位数。
参数:p
vector of probabilities.
向量的概率。
参数:n
number of observations. If length(n) > 1, the length is taken to be the number required.
若干意见。如果length(n) > 1,长度所需的数量。
参数:shape1.a
shape parameter.
形状参数。
参数:scale
scale parameter.
尺度参数。
参数:log
Logical. If log = TRUE then the logarithm of the density is returned.
逻辑。如果log = TRUE然后返回的密度的对数。
Details
详细信息----------Details----------
See invparalogistic, which is the VGAM family function for estimating the parameters by maximum likelihood estimation.
invparalogistic,这是VGAM家庭功能的参数估计的最大似然估计。
值----------Value----------
dinvparalogistic gives the density, pinvparalogistic gives the distribution function, qinvparalogistic gives the quantile function, and rinvparalogistic generates random deviates.
dinvparalogistic给出了密度,pinvparalogistic给出了分布函数,qinvparalogistic给出了分位数的功能,和rinvparalogistic随机产生的偏离。
注意----------Note----------
The inverse paralogistic distribution is a special case of the 4-parameter generalized beta II distribution.
逆paralogistic分布是一种特殊的情况下,4 - 参数广义测试II分布。
(作者)----------Author(s)----------
T. W. Yee
参考文献----------References----------
Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, Hoboken, NJ, USA: Wiley-Interscience.
参见----------See Also----------
invparalogistic, genbetaII.
invparalogistic,genbetaII。
实例----------Examples----------
idata = data.frame(y = rinvparalogistic(n = 3000, 4, 6))
fit = vglm(y ~ 1, invparalogistic(ishape1.a = 2.1),
idata, trace = TRUE, crit = "coef")
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)
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