R语言 SMPracticals包 beaver.gibbs()函数中文帮助文档(中英文对照)

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beaver.gibbs(SMPracticals)
beaver.gibbs()所属R语言包：SMPracticals

                                         Gibbs Sampler for Normal Changepoint Model, Practical 11.7
                                         Gibbs抽样算法的为正常的Changepoint模型，实用11.7

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function implements a Gibbs sampler for the normal changepoint model applied to the beaver temperature data used in Example 6.22
此功能实现了例6.22的的河狸温度数据的正常结构变动模型的Gibbs抽样


用法----------Usage----------


beaver.gibbs(init, y, R = 10, a = 1, b = 0.05)



参数----------Arguments----------

参数：init
Initial values for parameters  
参数的初始值


参数：y
A series of normal observations
一系列的正常观察


参数：R
Number of iterations of sampler
取样器的迭代数


参数：a
Value of a hyperparameter
一个超参数的值


参数：b
Value of a hyperparameter
一个超参数的值


Details

详细信息----------Details----------

This is provided simply so that  readers spend less time typing. It is not intended to be robust and general code.
这是简单地让读者花更少的时间打字。它的目的不是是坚固和一般的代码。


值----------Value----------

A matrix of size R x 6, whose first four columns contain the values of the parameters for the iterations.  Columns 5 and 6 contain the log likelihood and log prior for that iteration.
尺寸R×6，其前四个列中包含的参数的值的迭代的矩阵。 5和第6列中包含的对数似然迭代前登录。


（作者）----------Author(s)----------


Anthony Davison (<code>anthony.davison@epfl.ch</code>)



参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


## From Example 11.7:[＃从例11.7：]
data(beaver)
system.time( gibbs.out <- beaver.gibbs(c(36, 40, 3, 38), beaver$temp, R=1000))
par(mfrow=c(2,3))
plot.ts(gibbs.out[,1],main="mu1") # time series plot for mu1[时间序列图MU1]
plot.ts(gibbs.out[,2],main="mu2") # time series plot for mu2[时间序列图MU2]
plot.ts(gibbs.out[,3],main="lambda") # time series plot for lambda[为lambda的时间序列图]
plot.ts(gibbs.out[,4],main="gamma") # time series plot for gamma[时间序列图的伽玛]
plot.ts(gibbs.out[,5],main="log likelihood")  # and of log likelihood[和对数似然]

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