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

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vinePIT-methods(vines)
vinePIT-methods()所属R语言包：vines

                                        Vine Probability Integral Transform Methods
                                         藤概率积分变换方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Probability Integral Transform (PIT) of (Rosenblatt, 1952) for vine models.  The PIT converts a set of dependent variables into a new set of variables  which are independent and Uniform (0,1) under the hypothesis  that the data follows a given multivariate distribution.
概率积分变换（PIT）（罗森布拉特，1952年）葡萄模型。的PIT的一组转换成是独立的和一致的一组新的变量的因变量(0,1)根据数据如下的假设，即一个给定的多元分布。


用法----------Usage----------


vinePIT(vine, u)



参数----------Arguments----------

参数：vine
A Vine object.
AVine对象。


参数：u
Vector with one component for each variable of the vine or  a matrix with one column for each variable of the vine.
向量的一列中每个变量的藤藤或矩阵的每个变量的一个组成部分。


值----------Value----------

A matrix with one column for each variable of the vine and one row for  each observation.
每个变量的每个观察葡萄树和一排一列的矩阵。


方法----------Methods----------




signature(vine = "CVine") PIT algorithm for CVine objects based on the Algorithm 5 of
signature(vine = "CVine") PIT算法CVine对象的基础上的算法5




signature(vine = "DVine") PIT algorithm for DVine objects based on the Algorithm 6 of
signature(vine = "DVine") PIT算法DVine对象的基础上的算法6


参考文献----------References----------

Pair-copula constructions of multiple dependence. Insurance: Mathematics and Economics 44, 182–198.
Annals of Mathematical Statistics 23, 1052–1057.

参见----------See Also----------

vinePIT.
vinePIT。


实例----------Examples----------


dimension <- 3
copulas <- matrix(list(normalCopula(0.5),
                       claytonCopula(2.75),
                       NULL, NULL),
                  ncol = dimension - 1,
                  nrow = dimension - 1,
                  byrow = TRUE)
vine <- CVine(dimension = dimension, trees = 1,
              copulas = copulas)

data <- matrix(runif(dimension * 100),
               ncol = dimension, nrow = 100)

vinePIT(vine, data)

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