PEABM(Sim.DiffProc)
PEABM()所属R语言包：Sim.DiffProc
Parametric Estimation of Arithmetic Brownian Motion(Exact likelihood inference)
参数估计的算术布朗运动（精确似然推断）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Parametric estimation of Arithmetic Brownian Motion
算术布朗运动参数估计
用法----------Usage----------
PEABM(X, delta, starts = list(theta= 1, sigma= 1), leve = 0.95)
参数----------Arguments----------
参数：X
a numeric vector of the observed time-series values.
所观察到的时间序列值的一个数值向量。
参数：delta
the fraction of the sampling period between successive observations.
的采样周期之间的连续观测的馏分。
参数：starts
named list. Initial values for optimizer.
命名列表。优化的初始值。
参数：leve
the confidence level required.
所需的置信水平。
Details
详细信息----------Details----------
This process solves the stochastic differential equation :
该工艺解决了随机微分方程：
The conditional density p(t,.|x) is the density of a Gaussian law with mean = x0 + theta * t and variance = sigma^2 * t.
条件密度p(t,.|x)是的密度的Gaussian law与mean = x0 + theta * t和variance = sigma^2 * t。
R has the [dqpr]norm functions to evaluate the density, the quantiles, and the cumulative distribution or generate pseudo random numbers from the normal distribution.
R具有[dqpr]norm评估的密度，位数，和累积分布函数，或产生从正常的分布的伪随机数。
值----------Value----------
参数：coef
Coefficients extracted from the model.
系数从模型中提取。
参数：AIC
A numeric value with the corresponding AIC.
与相应的AIC的数值。
参数：vcov
A matrix of the estimated covariances between the parameter estimates in the linear or non-linear predictor of the model.
甲之间的参数估计的协方差矩阵的估计中的线性或非线性预测模型。
参数：confint
A matrix (or vector) with columns giving lower and upper confidence limits for each parameter. These will be labelled as (1-level)/2 and 1 - (1-level)/2.
给每个参数的置信区间上限和下限的列的矩阵（或向量）。这些将被标记为（1级）/ 2和1 - （1级）/ 2。
（作者）----------Author(s)----------
Boukhetala Kamal, Guidoum Arsalane.
参见----------See Also----------
PEOU Parametric Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Model, PEOUexp Explicit Estimators of Ornstein-Uhlenbeck Model, PEOUG Parametric Estimation of Hull-White/Vasicek Models, PEBS Parametric Estimation of model Black-Scholes.
PEOU奥恩斯坦 - 乌伦贝克模型，PEOUexp显式估计的奥恩斯坦 - 乌伦贝克模型，PEOUG Hull-White/Vasicek模型的参数估计，PEBS参数估计模型的参数估计布莱克 - 斯科尔斯。
实例----------Examples----------
## Parametric estimation of Arithmetic Brownian Motion.[＃参数估计的算术布朗运动。]
## t0 = 0 ,T = 100[＃T0 = 0，T = 100]
data(DATA3)
res <- PEABM(DATA3,delta=0.1,starts=list(theta=1,sigma=1),leve = 0.95)
res
ABMF(N=1000,M=10,t0=0,T=100,x0=DATA3[1],theta=res$coef[1],sigma=res$coef[2])
points(seq(0,100,length=length(DATA3)),DATA3,type="l",lwd=3,col="blue")
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发表于 2012-9-30 02:22:22
