R语言 smfsb包 rdiff()函数中文帮助文档(中英文对照)

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rdiff(smfsb)
rdiff()所属R语言包：smfsb

                                        Simulate a sample path from a univariate diffusion process
                                         模拟的样本路径从单变量的扩散过程。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function simulates a single realisation from a time-homogeneous univariate diffusion process.
此功能模拟的是单实现从时间均匀的单变量扩散过程的。


用法----------Usage----------


rdiff(afun, bfun, x0 = 0, t = 50, dt = 0.01, ...)



参数----------Arguments----------

参数：afun
A scalar-valued function representing the infinitesimal mean (drift) of the diffusion process. The first argument of afun is the current state of the process.
标量值函数的无穷平均（漂移）的扩散过程。 afun的第一个参数是当前进程的状态。


参数：bfun
A scalar-valued function representing the infinitesimal standard deviation of the process. The first argument of bfun is the current state of the process.
标量值的函数无穷小的标准偏差的过程。 bfun的第一个参数是当前进程的状态。


参数：x0
The initial state of the diffusion process.
的扩散过程的初始状态。


参数：t
The length of the time interval over which the diffusion process is to be simulated. Defaults to 50 time units.
扩散过程是要模拟的时间间隔的长度。默认为50个时间单位。


参数：dt
The step size to be used both for the time step of the Euler integration method and the recording interval for the output. It would probably be better to have separate parameters for these two things (see StepSDE and simTs). Defaults to 0.01 time units.
的步长大小，以既用于欧拉集成的方法和用于输出的记录间隔的时间步长。它可能是更好的为这两件事情有不同的参数（见StepSDE和simTs“）。默认为0.01个时间单位。


参数：...
Additional arguments will be passed into afun and bfun.
额外的参数将被传递到afun和bfun。


值----------Value----------

An R ts object containing the sampled path of the process.
Rts对象包含样本路径的过程。


参见----------See Also----------

rcfmc, ts, StepSDE, simTs
rcfmc，ts，StepSDE，simTs


实例----------Examples----------


# simulate a diffusion approximation to an immigration-death process[模拟移民死亡过程的扩散逼近]
# infinitesimal mean[无穷小的意思]
afun<-function(x,lambda,mu)
{
        lambda-mu*x
}
# infinitesimal standard deviation[无穷小的标准偏差]
bfun<-function(x,lambda,mu)
{
        sqrt(lambda+mu*x)
}
# plot a sample path[绘制的样本路径]
plot(rdiff(afun,bfun,lambda=1,mu=0.1,t=30))

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