R语言 sm包 nmise()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

nmise(sm)
nmise()所属R语言包：sm

                                        mean integrated squared error for density estimation with normal data
                                         意思是集成的误差密度估计与普通的数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function evaluates the mean integrated squared error of a density estimate which is constructed from data which follow a normal distribution.
此函数计算的平均误差平方和的密度估计它的结构遵循正态分布的数据集成。


用法----------Usage----------


nmise(sd, n, h)



参数----------Arguments----------

参数：sd
the standard deviation of the normal distribution from which the data arise.
正态分布的标准偏差，从该数据产生。


参数：n
the sample size of the data.
样本量的数据。


参数：h
the smoothing parameter used to construct the density estimate. </table>
的平滑化参数，用于构造的密度估计。 </ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

see Section 2.4 of the reference below.
下面的参考，请参阅第2.4节。


值----------Value----------

the mean integrated squared error of the density estimate.
平均综合误差密度估计。


参考文献----------References----------

Bowman, A.W. and Azzalini, A. (1997). Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: the Kernel Approach with S-Plus Illustrations. Oxford University Press, Oxford.

参见----------See Also----------

nise
nise


实例----------Examples----------


x  <- rnorm(50)
sd <- sqrt(var(x))
n  <- length(x)
h  <- seq(0.1, 2, length=32)
plot(h, nmise(sd, n, h), type = "l")

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