R语言 vines包 Vine-distribution()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Vine-distribution(vines)
Vine-distribution()所属R语言包：vines

                                        Vine Distribution Functions
                                         藤分布函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Density evaluation, distribution function evaluation, and random number generation.
密度评估，评估分布函数，随机数生成。


用法----------Usage----------


dvine(vine, u)
pvine(vine, u)
rvine(vine, n)



参数----------Arguments----------

参数：vine
A Vine object.
AVine对象。


参数：u
Vector of the same dimension of the vine or a matrix with one column for each variable of the vine.
相同尺寸的一列中每个变量的藤藤或矩阵向量。


参数：n
Number of observations.
若干意见。


Details

详细信息----------Details----------

The implementation of the dvine function for CVine and DVine objects is based on the Algorithms 3 and 4  of (Aas et al. 2009), respectively.
dvine功能的实现CVine和DVine对象是基于算法3和4（AAS等人，2009年），分别。

The pvine function is evaluated through the numerical integration of  the density function (using the cubature package). This is a  computationally demanding procedure, even for small dimensions.
pvine函数评价通过数值积分的密度函数（使用cubature包）。这是一个苛刻的计算的过程，即使对于小的尺寸。

The implementation of the rvine function for CVine  and DVine objects is based on the Algorithms 1 and 2  of (Aas et al. 2009), respectively.
rvine功能的实现CVine和DVine对象是基于算法1和2的（AAS等人，2009年），分别。


值----------Value----------

dnorm returns a vector with the evaluation of the density. pnorm returns a vector with the evaluation of the distribution  function. rvine returns a matrix with one column for each variable of the vine and one row for each observation.
dnorm返回一个向量，与评价的密度。 pnorm返回一个向量，与评价的分布函数。 rvine返回一个矩阵，每个变量的每个观察葡萄树和一排一列。


参考文献----------References----------

Pair-copula constructions of multiple dependence. Insurance: Mathematics and Economics 44, 182–198.
dependent random variables for applications in uncertainty analysis.  In 2001 Proceedings of ESREL2001, Turin, Italy.
for conditionally dependent random variables modeled by vines.  Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 32, 245–268.
joint uniform distributions using the vine-copula method. In 3rd  IASC World Conference on Computational Statistics & Data Analysis,  Limassol, Cyprus.

实例----------Examples----------


dimension <- 3
copulas <- matrix(list(normalCopula(0.5),
                       claytonCopula(2.75),
                       tCopula(0.75, df = 2),
                       NULL),
                  ncol = dimension - 1,
                  nrow = dimension - 1)
vine <- DVine(dimension = dimension, trees = dimension - 1,
              copulas = copulas)
dimnames(vine) <- c("A", "B", "C")

data <- rvine(vine, 1)
dvine(vine, data)
pvine(vine, data)

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