R语言 sn包 st.cumulants()函数中文帮助文档(中英文对照)

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st.cumulants(sn)
st.cumulants()所属R语言包：sn

                                         Cumulants of the skew-t distribution
                                         偏斜t分布的累积量

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Cumulants of the skew-t distribution and inverse matching
累积量的偏斜t分布和逆匹配


用法----------Usage----------


st.cumulants(location = 0, scale = 1, shape = 0, df = Inf, dp = NULL,  n = 4)
st.cumulants.inversion(cum, abstol = 1e-08)



用法----------Usage----------

st.cumulants(location = 0, scale = 1, shape = 0, df = Inf, n = 4)
st.cumulants(dp=, n = 4)
st.cumulants.inversion(cum, abstol = 1e-08)



参数----------Arguments----------

参数：location
location parameter (vector)
位置参数（矢量）


参数：scale
scale parameter (vector)
尺度参数（向量）


参数：shape
shape parameter (vector)
形状参数（矢量）


参数：df
degrees of freedom (scalar); default is df=Inf which corresponds  to the skew-normal distribution.
自由度（标量）;默认是df=Inf对应的歪斜正态分布。


参数：dp
a vector of four elements, whose elements are (location, scale,   shape, df) respectively. If dp is specified,  then the individual parameters must not be.
一个向量的四个要素，的元素是(location, scale,   shape, df)。如果dp被指定，那么各个参数。


参数：n
a scalar integer of the maximal order or cumulants required; it must be from 1 to 4 and smaller than df
一个标量整数的最大订单或累积量的需要，它必须是从1到4和更小的比df


参数：cum
a vector of 4 elements which are taken to represent the first 4 cumulants of a skew-t distribution (hence the second term  must be positive)
一个向量的4个元素被表示第一4的歪斜-t分布的累积量（因此的第二项必须是正数）


参数：abstol
a scalar which regulates the accuracy of the cumulants matching (default value 1e-08) </table>
一个标量，它的累积匹配（默认值1E-08）调节精度</ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

Expressions of the moments and other details on the skew-t distribution are  given in the reference below. These formulae are used by st.cumulants to compute the cumulants.
时刻和其他细节上的偏斜t分布的表达式给出下面的参考。这些公式所使用的st.cumulants计算的累积。

st.cumulants.inversion searches the set of shape and df parameters of the skew-t family, attempting to match  the third and fourth  cumulants with those of the supplied vector cum.  This search is done numerically twice, once using optim and a second time using nlminb,  to the accuracy abstol; the best matching solution is retained. If the required accuracy of the matching is not achieved by any of the two methods, a warning message is issued. After this step, the other two parameters (location and scale) are computed via simple algebra.
st.cumulants.inversion搜索组shape和df的歪斜 - 叔家庭的参数，试图匹配的第三和第四的累积量与所提供的矢量cum。这项搜索数值进行两次，一次是使用optim和第二时间使用nlminb，准确度，将abstol;匹配最好的解决方案被保留的。如果还没有实现的两种方法中的任何所要求的精度的匹配，将发出警告消息。在此步骤之后，其它两个参数（location和scale）通过简单的代数计算。


值----------Value----------

st.cumulants computes the cumulants up to order n of  the skew-t distribution with the selected parameters. The returned object is a vector of length n if the parameters are all scalar,  otherwise a matrix with n columns.
st.cumulants计算累积订购n的偏斜t分布与选定的参数。返回的对象是一个向量的长度n，如果参数都是标量，否则n列的矩阵。

st.cumulants.inversion returns a vector with the dp parameters  of the  matching skew-t distribution
st.cumulants.inversion返回一个矢量，dp的参数的匹配歪斜-t分布


注意----------Note----------

The joint use st.cumulants.inversion and sample.centralmoments allows to fit a skew-t distribution by the methods of moments; see the example below. Note however, that for stability reasons, this is not adopted as the standard method for producing initial values of MLE search.
联合使用st.cumulants.inversion和sample.centralmoments允许的方法，以适应歪斜-t分布的时刻，看下面的例子。但是，请注意，稳定的原因，这是不采用的标准方法生产的初始值，MLE的搜索。


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----------

sn.cumulants,dst, sample.centralmoments, optim, nlminb
sn.cumulants，dst，sample.centralmoments，optim，nlminb


实例----------Examples----------


st.cumulants(shape=c(0,3,9), df=5)
cum <- st.cumulants(dp=c(10, 2, -8, 5.2))
st.cumulants.inversion(cum)
#[]
data(ais, package='sn')
mom <- sample.centralmoments(ais[,"bmi"])
st.cumulants.inversion(cum=c(mom[1:3],mom[4]-3*mom[2]^2))
# parameters of the ST distribution fitted by method of moments[ST分布的参数拟合矩量法]

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