R语言 Sim.DiffProc包 hist_general()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

hist_general(Sim.DiffProc)
hist_general()所属R语言包：Sim.DiffProc

                                         Adjustment the Density of Random Variable X by Histograms Methods  
                                         随机变量X的密度直方图的方法调整

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Adjusted your density of random variable X by histograms methods with Different number of cells.
调整随机变量X的密度直方图的方法与不同数量的单元。


用法----------Usage----------


hist_general(Data, Breaks, Law = c("exp", "GAmma", "chisq", "Beta",
             "fisher", "student", "weibull", "Normlog", "Norm"))



参数----------Arguments----------

参数：Data
a numeric vector of the observed values.  
所观察到的值的一个数值向量。


参数：Breaks
one of: o a vector giving the breakpoints between histogram cells. o a single number giving the number of cells for the histogram. o a function to compute the number of cells. o Breaks = c('scott','Sturges','FD') or manual.  
1：OA矢量给直方图单元之间的断点。办公自动化单号给单元的数量的直方图。 ò一个函数来计算单元的数目。 Ø符= C（SCOTT，“斯特奇斯，FD）或手动。


参数：Law
distribution function with Adjusted. see details Distributions (R >= 2.12.1)  
分布函数的调整。见细节Distributions（R> = 2.12.1）


Details

详细信息----------Details----------

Ajusted the density for random variable X by histograms methods with Different number of cells see details nclass.scott,  ajusted with the Distribution c("dexp","dgamma", "dchisq","dbeta","df","dt","dweibull", "dlnorm","dnorm").
机器抬到随机变量X的密度不同的单元数的直方图的方法所见详情nclass.scott，机器抬到与在分布C（“dexp”，“dgamma”中，“dchisq”中，“dbeta”，“ df“的，的”dt中，“dweibull”，“dlnorm”，“dnorm”）。


值----------Value----------

plot.histogram with Adjustment and Estimation.
调整和估计plot.histogram用。


注意----------Note----------

Choose your best distribution with minimum AIC.
选择您以最小的AIC的最佳分配。


（作者）----------Author(s)----------



Boukhetala Kamal, Guidoum Arsalane.




参见----------See Also----------

fctgeneral empirical distribution, Kern_general Kernel Methods.
fctgeneral经验分布，Kern_general的内核的方法。


实例----------Examples----------



X <- rexp(1000,2)
par(mfrow=c(2,2))
hist_general(Data=X, Breaks='FD', Law="exp")
hist_general(Data=X, Breaks='scott', Law="exp")
hist_general(Data=X, Breaks='Sturges', Law="exp")
hist_general(Data=X, Breaks=60, Law="exp")

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。