pgraph(SAPP)
pgraph()所属R语言包:SAPP
Graphical Outputs for The Point Process Data Set
点过程数据的图形输出设置
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Provide the several graphical outputs for the point process data set.
提供的多种图形输出点过程数据集。
用法----------Usage----------
pgraph(data, mag, threshold=0.0, h, npoint, days, delta=0.0, dmax=0.0,
separate.graphics=FALSE)
参数----------Arguments----------
参数:data
point process data.
点过程数据。
参数:mag
magnitude.
级。
参数:threshold
threshold magnitude.
阈值的大小。
参数:h
time length of the moving interval in which points are counted to show the graph.
在其中点的移动的时间间隔进行计数以显示图形的时间长度。
参数:npoint
number of subintervals in (0,days) to estimate a non parametric intensity under the palm probability measure.
(0天)的子区间估计非参数强度下手掌概率措施。
参数:days
length of interval to display the intensity estimate under the palm probability.
长度的时间间隔显示的强度估算的掌下的概率。
参数:delta
length of a subinterval unit in (0,dmax) to compute the variance time curve.
长度子区间单元(0,DMAX)中计算的方差的时间曲线。
参数:dmax
time length of a interval to display the variance time curve; this is less than (length of whole interval)/4. As the default setting of either delta=0.0 or dmax=0.0, set dmax = (length of whole interval)/4 and delta = dmax/100.
时间长度的时间间隔显示的方差的时间曲线,这是小于整个间隔(长度)/ 4。由于默认设置的要么δ= 0.0或DMAX = 0.0,设置DMAX =(整个区间的长度)/ 4和δ= dmax/100的。
参数:separate.graphics
logical. If TRUE a graphic device is opened for each graphics display.
逻辑。如果是TRUE打开每个图形显示的图形设备。
值----------Value----------
参数:cnum
cumulative numbers of events time.
的事件时间的累积。
参数:lintv
interval length.
间隔长度。
参数:tau
=time*(total number of events)/(time end).
*(总事件数)/(结束)。
参数:nevent
number of events in [tau, tau+h].
数量事件[tau蛋白,tau蛋白+ H]。
参数:survivor
log survivor curve with i*(standard error), i=1,2,3.
登录存活曲线与i *(标准差),i = 1,2,3。
参数:deviation
deviation of survivor function from the Poisson.
从泊松分布的生存函数的偏差。
参数:nomal.cnum
normalized cumulative number.
标准化的累计数。
参数:nomal.lintv
U(i)=-exp(-(normalized interval length)).
U(ⅰ)= - ( - (归一化的间隔长度))。
参数:success.intv
successive pair of intervals.
的时间间隔的连续对。
参数:occur
occurrence rate.
发生率。
参数:time
time assuming the stationary Poisson process.
假设平稳泊松过程。
参数:variance
Var(N(0,time)).
瓦尔(N(0,时间))。
参数:error
the 0.95 and 0.99 error lines assuming the stationary Poisson process.
假设平稳泊松过程的0.95和0.99的错误行。
参考文献----------References----------
TIMSAC84: STATISTICAL ANALYSIS OF SERIES OF EVENTS (TIMSAC84-SASE) VERSION 2. The Institute of Statistical Mathematics.
Computer Science Monographs, No.33, Statistical Analysis of Seismicity - updated version (SASeies2006). The Institute of Statistical Mathematics.
Bulletin of the seismological society of america, vol. 74, no. 5, pp. 1757-1765.
实例----------Examples----------
## The aftershock data of 26th July 2003 earthquake of M6.2[#2003年7月26日的6.2级大地震的余震数据]
data(main2003JUL26)
x <- main2003JUL26
pgraph(data=x$time, mag=x$magnitude, h=6, npoint=100, days=10)
## The residual point process data of 26th July 2003 earthquake of M6.2[#残余点过程数据,2003年7月26日的6.2级地震]
data(res2003JUL26)
y <- res2003JUL26
pgraph(data=y$trans.time, mag=y$magnitude, h=6, npoint=100, days=10)
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