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R语言 VGAM包 posnormal1()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 15:48:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
posnormal1(VGAM)
posnormal1()所属R语言包:VGAM

                                         Positive Normal Distribution Family Function
                                         正正态分布家庭功能

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fits a positive (univariate) normal distribution.
适合积极的单变量正态分布。


用法----------Usage----------


posnormal1(lmean = "identity", lsd = "loge", emean = list(), esd = list(),
           imean = NULL, isd = NULL, nsimEIM = 100, zero = NULL)



参数----------Arguments----------

参数:lmean, lsd
Link functions for the mean and standard deviation parameters of the usual univariate normal distribution. They are mu and sigma respectively. See Links for more choices.  
为通常的单变量正态分布的均值和标准偏差参数的链接功能。他们是mu和sigma分别。见Links更多的选择。


参数:emean, esd
List. Extra argument for each of the links. See earg in Links for general information.  
列表。每个环节的额外参数。见earg中Links的一般信息。


参数:imean, isd
Optional initial values for mu and sigma. A NULL means a value is computed internally.  
可选的初始值mu和sigma。 ANULL是指在内部计算的值。


参数:nsimEIM
See CommonVGAMffArguments for more information.  
见CommonVGAMffArguments更多信息。


参数:zero
An integer-valued vector specifying which linear/additive predictors are modelled as intercepts only. The values must be from the set {1,2} corresponding respectively to mu, sigma. If zero = NULL then all linear/additive predictors are modelled as a linear combination of the explanatory variables. For many data sets having zero = 2 is a good idea.  
指定一个整数值向量线性/添加剂的预测模型仅作为拦截。这些值必须是从集合{1,2},分别对应于mu,sigma的。如果zero = NULL然后所有的线性/添加剂预测因子建模作为解释变量的线性组合。对于许多数据集有zero = 2是一个好主意。


Details

详细信息----------Details----------

The positive normal distribution is the ordinary normal distribution but with the probability of zero or less being zero. The rest of the probability density function is scaled up. Hence the probability density function can be written
阳性正态分布是普通的正态分布,但与零个或更少是零的概率。的概率密度函数的其余部分进行缩放。因此,概率密度函数可以写成

where Phi is the cumulative distribution function of a standard normal (pnorm). Equivalently, this is
Phi是标准正态累积分布函数(pnorm)的。等价地,这是

where dnorm() is the probability density function of a  standard normal distribution (dnorm).
dnorm()是一个标准的正态分布的概率密度函数(dnorm)。

The mean of Y is
平均Y


值----------Value----------

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


警告----------Warning ----------

Under- or over-flow may occur if the data is ill-conditioned.
不足或过流时可能会出现的数据是病态的。


注意----------Note----------

The response variable for this family function is the same as normal1 except positive values are required. Reasonably good initial values are needed. Fisher scoring is implemented.
对这个家庭的功能是一样的normal1除了正值的响应变量。相当不错的初始值是必要的。费舍尔得分的实施。

The distribution of the reciprocal of a positive normal random variable is known as an alpha distribution.
积极的正常的随机变量的分布的倒数被称为作为一个alpha分布。


(作者)----------Author(s)----------


Thomas W. Yee



参考文献----------References----------

http://www.stat.auckland.ac.nz/~yee contains further information and examples.

参见----------See Also----------

normal1, tobit.
normal1,tobit。


实例----------Examples----------


pdata = data.frame(m = 1.0, SD = exp(1.0))
pdata = transform(pdata, y = rposnorm(n <- 1000, m = m, sd = SD))

## Not run: with(pdata, hist(y, prob = TRUE, border = "blue",[#不运行:与(PDATA,历史(Y,概率= TRUE,边界=“蓝”,]
         main = paste("posnorm(m =", m[1], ", sd =", round(SD[1], 2),")")))
## End(Not run)[#(不执行)]
fit = vglm(y ~ 1, fam = posnormal1, pdata, trace = TRUE)
coef(fit, matrix = TRUE)
(Cfit = Coef(fit))
mygrid = with(pdata, seq(min(y), max(y), len = 200)) # Add the fit to the histogram[添加适合的直方图]
## Not run: lines(mygrid, dposnorm(mygrid, Cfit[1], Cfit[2]), col = "red")[#不运行线(mygrid,dposnorm(mygrid,CFIT [1],CFIT [2]),山口=“红色”)]

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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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