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

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lik.ci(SMPracticals)
lik.ci()所属R语言包：SMPracticals

                                        Likelihood Confidence Intervals for Scalar Parameter
                                         标量参数的似然置信区间

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A simple function for computing confidence intervals from the values of a likelihood function for a scalar parameter.   It prints the maximum likelihood estimate (MLE) and its standard error,  and confidence intervals based on normal approximation to the distribution of the MLE and on the chi-squared approximation to the distribution of the likelihood ratio statistic.
一个简单的函数，从为一个标量参数的似然函数的值的计算置信区间。它可以打印的最大似然估计（MLE）及其标准误和置信区间的基础上正常近似的MLE的分布，卡方近似的似然比统计量的分布。


用法----------Usage----------


lik.ci(psi, logL, conf = c(0.975, 0.025))



参数----------Arguments----------

参数：psi
Vector containing parameter values, the range of which contains the MLE
Vector，其中包含的参数值，范围包含MLE


参数：logL
Vector containing corresponding log likelihood values
Vector，其中包含相应的对数似然值


参数：conf
Vector containing levels for which confidence interval limits needed
Vector，其中包含的置信区间的界限，


值----------Value----------

See above
见上文


注意----------Note----------

This uses the spline functions in library(modreg).
这样条函数库（modreg）。


（作者）----------Author(s)----------


Anthony Davison (Anthony.Davison@epfl.ch)



参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


# likelihood analysis for mean of truncated Poisson data[平均截断的Poisson数据的可能性分析]
y <- c(1:6)
n <- c(1486,694,195,37,10,1)
logL &lt;- function(x, y, n.obs)      # x is theta[x是THETA]
{  f &lt;- dpois(y,x)/(1-dpois(0,x))  # dpois is Poisson PDF[dpois是泊松PDF]
   sum(n*log(f))  }                # log likelihood[对数似然]
theta <- seq(from=0.8, to=1, length=200)
L <- rep(NA, 200)
for (i in 1:200) L[i] <- logL(theta[i], y, n)
plot(theta, L, type="l", ylab="Log likelihood")
lik.ci(theta, L)

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