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

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BiCopDeriv(VineCopula)
BiCopDeriv()所属R语言包：VineCopula

                                        Derivatives of a bivariate copula density
                                         衍生工具的二元Copula的密度

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function evaluates the derivative of a given parametric bivariate copula density with respect to its parameter(s) or one of its arguments.
该函数会计算一个给定的参数二元Copula的密度衍生工具，其参数（S）或它的一个参数。


用法----------Usage----------


BiCopDeriv(u1, u2, family, par, par2=0, deriv="par", log=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：u1,u2
Numeric vectors of equal length with values in [0,1].
数值向量长度相等的值在[0,1]。


参数：family
An integer defining the bivariate copula family: <br> 0 = independence copula <br> 1 = Gaussian copula <br> 2 = Student t copula (t-copula) <br> 3 = Clayton copula <br> 4 = Gumbel copula <br> 5 = Frank copula <br> 6 = Joe copula <br>  13 = rotated Clayton copula (180 degrees; &ldquo;survival Clayton&rdquo;) <br> 14 = rotated Gumbel copula (180 degrees; &ldquo;survival Gumbel&rdquo;) <br> 16 = rotated Joe copula (180 degrees; &ldquo;survival Joe&rdquo;) <br>  23 = rotated Clayton copula (90 degrees) <br> 24 = rotated Gumbel copula (90 degrees) <br> 26 = rotated Joe copula (90 degrees) <br> 33 = rotated Clayton copula (270 degrees) <br> 34 = rotated Gumbel copula (270 degrees) <br> 36 = rotated Joe copula (270 degrees) <br>  
一个整数，定义二元Copula的家庭：<BR>0独立系词参考1=高斯系词参考的2学生t Copula函数（T-Copula函数）参考3=克莱顿系词参考4= Gumbel分布Copula的参考5=弗兰克·系词参考6=乔系词参考13=旋转克莱顿系词（180度;“生存克莱顿”）参考14=旋转（180度“生存冈贝尔”）Gumbel分布Copula的参考16=旋转乔系词（180度“生存乔”）参考23=旋转克莱顿系词（90度）参考24=旋转冈贝尔系词（90度）参考26=旋转乔系词（90度）参考33=旋转克莱顿系词（270度）参考34=旋转冈贝尔系词（270度）参考36=旋转乔系词（ 270度）参考


参数：par
Copula parameter.
Copula函数的参数。


参数：par2
Second parameter for bivariate t-copula; default: par2 = 0.
二元T-Copula函数的第二个参数为默认：par2 = 0。


参数：deriv
Derivative argument <br> "par" = derivative with respect to the first parameter (default)<br> "par2" = derivative with respect to the second parameter (only available for the t-copula) <br> "u1" = derivative with respect to the first argument u1 <br> "u2" = derivative with respect to the second argument u2 <br>  
衍生的参数<BR> "par"=衍生工具方面的第一个参数（默认）参考"par2"=衍生的第二个参数（仅适用于T-Copula的）参考"u1"=衍生工具方面的第一个参数u1参考"u2"衍生的第二个参数u2<BR>


参数：log
Logical; if TRUE than the derivative of the log-likelihood is returned (default: log = FALSE; only available for the derivatives with respect to the parameter(s) (deriv = "par" or deriv = "par2")).
逻辑，如果TRUE返回衍生的对数似然比（默认：log = FALSE;仅适用于衍生工具的参数（S）（deriv = "par"或<X >））。


值----------Value----------

A numeric vector of the bivariate copula derivative with respect to deriv evaluated at u1 and u2 with parameter(s) par and par2.
一个数值向量的二元Copula的衍生物相对于derivu1评估和u2参数（S）par和par2。


（作者）----------Author(s)----------


Ulf Schepsmeier



参考文献----------References----------

Derivatives and Fisher information of bivariate copulas. Submitted for publication. http://mediatum.ub.tum.de/node?id=1106541.

参见----------See Also----------

RVineGrad, RVineHessian, BiCopDeriv2, BiCopHfuncDeriv
RVineGrad，RVineHessian，BiCopDeriv2，BiCopHfuncDeriv


实例----------Examples----------


# simulate from a bivariate t-copula[模拟从一个二元T-Copula函数]
simdata = BiCopSim(300,2,-0.7,par2=4)

# derivative of the bivariate t-copula with respect to the first parameter[相对于第一个参数的二元叔系词衍生]
u1 = simdata[,1]
u2 = simdata[,2]
BiCopDeriv(u1,u2,2,-0.7,par2=4, deriv="par")

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