R语言 sn包 dmst()函数中文帮助文档(中英文对照)

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dmst(sn)
dmst()所属R语言包：sn

                                         Multivariate skew-t distribution
                                         多变量偏斜t分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Probability density function, distribution function and random number  generation for the multivariate skew-t (MST) distribution.
概率密度函数，为多元歪斜 - 叔（MST）的分布的分布函数和随机数生成。


用法----------Usage----------


dmst(x, xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, df=Inf, dp = NULL, log=FALSE)
pmst(x, xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, df=Inf, dp = NULL, ...)
rmst(n=1, xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, df=Inf, dp = NULL)




用法----------Usage----------

dmst(x, xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, df=Inf, log=FALSE)
dmst(x, dp=, log=FALSE)
pmst(x, xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, df=Inf, ...)
pmst(x, dp=, ...)
rmst(n=1, xi=rep(0,length(alpha)), Omega, alpha, df=Inf)
rmst(n=1, dp=)



参数----------Arguments----------

参数：x
for dmst, this is either a vector of length d, where d=length(alpha), or a matrix with d columns,  giving  the coordinates of the point(s) where the density must be  avaluated; for pmst, only a vector of length d is allowed.
dmst，这可以是一个向量，长度为d，其中d=length(alpha)，或d列的矩阵，使的坐标的点（s）的密度，必须avaluated;pmst，只有一个向量的长度d是允许的。


参数：xi
a numeric vector of lenght d, or a matrix with d columns, representing the location parameter of the distribution; see Background. If xi is a matrix, its dimensions must agree with those of x.
一个数值向量的长度d，或矩阵d列，代表位置参数分布;背景。如果xi是一个矩阵，它的尺寸必须同意与x。


参数：Omega
a symmetric positive-definite matrix of dimension (d,d); see Background.
一个对称正定矩阵的维(d,d);背景。


参数：alpha
a numeric vector which regulates the shape of the density.
一个数值向量密度调节的形状。


参数：df
degrees of freedom (scalar); default is df=Inf which corresponds  to the multivariate skew-normal distribution.
自由度（标量），默认为df=Inf对应的多变量偏斜正态分布。


参数：dp
a list with three elements named xi, Omega, alpha and df, containing quantities as described above.  If dp is specified, this overrides the individual parameter  specification.  
有三个元素的命名xi，Omega，alpha和df，载有上述数量的列表。如果dp指定，这将覆盖各个参数规格。


参数：n
a numeric value which represents the number of random vectors to be drawn.
一个数字值，该值表示要绘制的随机向量的数目。


参数：log
logical; if TRUE, densities  are given as log-densities.
逻辑，如果TRUE，密度记录密度。


参数：...
additional parameters passed to pmt </table>
额外的参数传递给pmt</ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

The positive-definiteness of Omega is not tested for efficiency reasons. Function pmst requires pmt from package mnormt; the accuracy of its computation can be controlled via use of ...
的正定性，Omega没有进行测试，因为效率的原因。功能pmst需要pmt包mnormt;其计算精度可以通过使用...控制的


值----------Value----------

A vector of density values (dmst) or a single probability  (pmst) or a matrix of random  points (rmst).
密度值的向量（dmst）或一个单一的概率（pmst）或随机点（rmst）的矩阵。


背景----------Background----------

The family of multivariate skew-t distributions is an extension of the  multivariate Student's t family, via the introduction of a shape  parameter which regulates skewness; when shape=0, the skew-t  distribution reduces to the usual t distribution.  When df=Inf the distribution reduces to the multivariate skew-normal  one; see dmsn. Notice that the location vector xi does not represent the mean vector of the distribution (which in fact may not even exist if df <= 1), and similarly Omega is not the covariance matrix of the distribution, although it is a covariance matrix.  See the reference below for additional information.
多变量偏斜t分布的家庭是一个扩展的多元学生的T系列，通过引进一个shape参数调节偏度;当shape=0，歪斜-t分布的降低通常吨分布。当df=Inf分布减少到多变量的偏移正常的;看到dmsn。请注意，位置向量xi并不代表分布的均值向量（事实上可能根本不存在，如果df <= 1），和同样Omega是没有分布的协方差矩阵，虽然它是一个协方差矩阵。下面的其他信息，请参阅参考。


参考文献----------References----------

Azzalini, A. and Capitanio, A. (2003). Distributions generated by perturbation of symmetry  with emphasis on a multivariate skew t distribution. J.Roy. Statist. Soc. B 65, 367&ndash;389.

参见----------See Also----------

dst,  dmsn, dmt
dst，dmsn，dmt


实例----------Examples----------


x <- seq(-4,4,length=15)
xi <- c(0.5, -1)
Omega <- diag(2)
Omega[2,1] <- Omega[1,2] <- 0.5
alpha <- c(2,2)
pdf <- dmst(cbind(x,2*x-1), xi, Omega, alpha, df=5)
rnd <- rmst(10,  xi, Omega, alpha, 6)
p1 <- pmst(c(2,1), xi, Omega, alpha, df=5)
p2 <- pmst(c(2,1), xi, Omega, alpha, df=5, abseps=1e-12, maxpts=10000)

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