R语言 sde包 EULERloglik()函数中文帮助文档(中英文对照)

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EULERloglik(sde)
EULERloglik()所属R语言包：sde

                                        Euler approximation of the likelihood
                                         欧拉近似的可能性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Euler approximation  of the likelihood of a process solution of a stochastic differential equation. These functions are useful to calculate approximated maximum likelihood estimators when the transition density of the process is not known.
欧拉近似的一个随机微分方程的一个过程解决方案的可能性。这些功能是非常有用的计算近似的最大似然估计的过程中是不知道的跳变密度。


用法----------Usage----------


EULERloglik(X, theta, d, s, log = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：X
a ts object containing a sample path of an sde.
一个TS对象，其中包含的样本路径的SDE。


参数：theta
vector of parameters.
的参数向量。


参数：d,s
drift and diffusion coefficients; see details.
漂移和扩散系数;查看详细信息。


参数：log
logical; if TRUE, the log-likelihood is returned.
逻辑，如果，则返回TRUE，对数似然。


Details

详细信息----------Details----------

The function EULERloglik returns the Euler approximation of the log-likelihood. The functions s and d are the drift and diffusion coefficients with arguments (t,x,theta).
功能EULERloglik返回的欧拉近似的对数似然。的功能s和d是带参数的漂移和扩散系数(t,x,theta)。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>x</td> <td> a number</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> x</ TD> <td>一个数量</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Stefano Maria Iacus



实例----------Examples----------


set.seed(123)
d <- expression(-1*x)
s <- expression(2)
sde.sim(drift=d, sigma=s) -> X

S <- function(t, x, theta) sqrt(theta[2])
B <- function(t, x, theta) -theta[1]*x

true.loglik <- function(theta){
DELTA <- deltat(X)
lik <- 0
for(i in 2:length(X))
  lik <- lik + dnorm(X[i], mean=X[i-1]*exp(-theta[1]*DELTA),
  sd = sqrt((1-exp(-2*theta[1]*DELTA))*
            theta[2]/(2*theta[1])),TRUE)
lik  
}

xx <- seq(-3,3,length=100)
sapply(xx, function(x) true.loglik(c(x,4))) -> py
sapply(xx, function(x) EULERloglik(X,c(x,4),B,S)) -> pz

# true likelihood[真正的可能性]
plot(xx,py,type="l",xlab=expression(beta),ylab="log-likelihood")
lines(xx,pz, lty=2) # Euler[欧拉]

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