R语言 SpatialExtremes包 anova()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

anova(SpatialExtremes)
anova()所属R语言包：SpatialExtremes

                                        Anova Tables
                                         方差分析表

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes analysis of deviance for objects of class ”maxstab”
计算分析的偏差“类”maxstab的对象


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'maxstab'
anova(object, object2, method = "RJ", square = "chol",
...)
## S3 method for class 'spatgev'
anova(object, object2, method = "RJ", square = "chol",
...)



参数----------Arguments----------

参数：object, object2
Two objects of class 'maxstab' or 'spatgev'.
两个类的maxstab或spatgev“的对象。


参数：method
Character string. Must be one of "CB" or "RJ" for the Chandler and Bate or the Rotnitzky and Jewell approaches respectively. See function profile.
字符的字符串。必须有一个“CB”或“RJ”的钱德勒和贝特或Rotnitzky和朱厄尔方法的。请参阅功能profile。


参数：square
The choice for the matrix square root. This is only useful for the 'CB' method. Must be one of 'chol' (Cholesky) or 'svd' (Singular Value Decomposition).
选择矩阵平方根。这是唯一有用的“CB的方法。必须有一个哲（乔列斯基）或“SVD（奇异值分解）。


参数：...
Other options to be passed to the anova function.
到传递给anova功能的其他选项。


Details

详细信息----------Details----------

As ”maxstab” objects are fitted using pairwise likelihood, the model is misspecified. As a consequence, the likelihood ratio statistic is no longer χ^2 distributed. To compute the anova table, we use the methodology proposed by Rotnitzky and Jewell to adjust the distribution of the likelihood ratio statistic.
作为“maxstab”对象安装使用成对的可能性，该模型是来年。作为结果，似然比统计不再χ^2分布。要计算方差分析表中，我们提出的方法由Rotnitzky和朱厄尔调整似然比统计量的分布。


值----------Value----------

This function returns an object of class anova. These objects represent analysis-of-deviance tables.
这个函数返回一个对象类的方差分析。这些对象代表的偏差分析表。


（作者）----------Author(s)----------


Mathieu Ribatet



参考文献----------References----------

the independence loglikelihood Biometrika, 94, 167–183.
parameters in semiparametric generalized linear models for cluster correlated data. Biometrika 77, 485–497.

参见----------See Also----------

fitmaxstab, fitspatgev,
fitmaxstab，fitspatgev，


实例----------Examples----------


##Define the coordinates of each location[＃定义的每个位置的坐标]
n.site <- 30
locations <- matrix(rnorm(2*n.site, sd = sqrt(.2)), ncol = 2)
colnames(locations) <- c("lon", "lat")

##Simulate a max-stable process - with unit Frechet margins[＃模拟一个最大稳定的过程 - 与单位的Frechet空间]
data <- rmaxstab(50, locations, cov.mod = "gauss", cov11 = 100, cov12 =
25, cov22 = 220)

##Now define the spatial model for the GEV parameters[＃GEV参数定义的空间模型]
param.loc <- -10 + 2 * locations[,2]
param.scale <- 5 + 2 * locations[,1] + locations[,2]^2
param.shape <- rep(0.2, n.site)

##Transform the unit Frechet margins to GEV [＃变换单位的Frechet空间GEV]
for (i in 1:n.site)
  data[,i] <- frech2gev(data[,i], param.loc[i], param.scale[i],
param.shape[i])

##Define three models for the GEV margins to be fitted[＃定义三个模型的GEV利润的安装]
loc.form <- loc ~ lat
scale.form <- scale ~ lon + I(lat^2)
shape.form <- shape ~ lon

M0 <- fitspatgev(data, locations, loc.form, scale.form, shape.form)
M1 <- fitspatgev(data, locations, loc.form, scale.form, shape.form,
shapeCoeff2 = 0)

##Model selection[＃型号选择]
anova(M0, M1)
anova(M0, M1, method = "CB", square = "svd")

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注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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