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

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

                                        Estimates the covariance function for the Schlather's model
                                         为的Schlather的模型估计的协方差函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates the covariance function for the Schlather's model using non-parametric estimates of the pairwise extremal coefficients.
估算为的Schlather的模型使用成对的极值系数的非参数估计的协方差函数。


用法----------Usage----------


fitcovariance(data, coord, cov.mod, marge = "emp", control = list(),
..., start, weighted = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：data
A matrix representing the data. Each column corresponds to one location.
矩阵表示数据。每一列对应于一个位置。


参数：coord
A matrix that gives the coordinates of each location. Each row corresponds to one location.
的矩阵，使每一个位置的坐标。每一行对应于一个位置。


参数：cov.mod
A character string corresponding the the covariance model in the Schlather's model. Must be one of "whitmat", "cauchy", "powexp", "bessel" or "caugen" for the Whittle-Matern, the Cauchy, the Powered Exponential, the Bessel and the Generalized Cauchy correlation families.
一个字符串中的Schlather的模型对应的协方差模型。必须一个“whitmat”，“柯西”中，“powexp”，“贝塞尔”或“caugen”的惠特尔的Matern，柯西，动力指数，贝塞尔和广义柯西相关的家庭。


参数：marge
Character string specifying how margins are transformed to unit Frechet. Must be one of "emp", "frech" or "mle" - see function fitextcoeff.
字符串指定如何将利润转化为单位的Frechet。必须有一个“EMP”，“富来”或“最大似然” - 看到函数fitextcoeff。


参数：control
The control arguments to be passed to the optim function.
到传递给optim功能的控制参数。


参数：...
Optional arguments to be passed to the optim function.
到传递给optim功能的可选参数。


参数：start
A named list giving the initial values for the parameters over which the weighted sum of square is to be minimized. If start is omitted the routine attempts to find good starting values.
命名的列表，给出的加权平方和最小化的参数的初始值。如果start省略的程序试图找到很好的起点值。


参数：weighted
Logical. Should weighted least squares be used?
逻辑。如果使用加权最小二乘吗？


Details

详细信息----------Details----------

The fitting procedure is based on weighted least squares. More precisely, the fitting criteria is to minimize:
基于加权最小二乘拟合程序。更精确地，嵌合的标准是，以尽量减少

where θ_{i,j}^+ is a non parametric estimate of the extremal coefficient related to location i and j, θ_{i,j}^* is the fitted extremal coefficient derived from the Schlather's model and s_{i,j} are the standard errors related to the estimates θ_{i,j}^+.
θ_{i,j}^+是一种非参数估计系数的极值位置相关的i和j，θ_{i,j}^*是拟合极值系数的Schlather的模型和来自s_{i,j} 是标准的错误估计θ_{i,j}^+。


值----------Value----------

An object of class maxstab.
对象的类maxstab。


（作者）----------Author(s)----------


Mathieu Ribatet



参考文献----------References----------

extremes. Unpublished manuscript.

参见----------See Also----------

fitcovmat, fitmaxstab,
fitcovmat，fitmaxstab，


实例----------Examples----------


n.site <- 50
locations <- matrix(runif(2*n.site, 0, 10), ncol = 2)
colnames(locations) <- c("lon", "lat")

##Simulating a max-stable process using RandomFields[＃模拟一个最大稳定的过程中使用RandomFields]
##This is the Schlather's approach[＃这是Schlather的方法]
data <- rmaxstab(50, locations, cov.mod = "whitmat", nugget = 0, range =
30, smooth = 1)

fitcovariance(data, locations, "whitmat")

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