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

loveR

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

                                        Estimates the spatial dependence parameter of a max-stable
                                         估计参数的一个最大稳定的空间依赖性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates the spatial dependence parameter of a max-stable process by minimizing least squares.
的最大稳定过程中最大限度地减少最小二乘估计的空间依赖性参数。


用法----------Usage----------


lsmaxstab(data, coord, cov.mod = "gauss", marge = "emp", control =
list(), iso = FALSE, ..., 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
Character string specifying the max-stable process considered. Must be one of "gauss" (Smith's model), "whitmat", "cauchy", "powexp", "bessel", "caugen" for the Schlather model with the corresponding correlation function.
字符串指定的最大稳定过程。必须的“高斯”（史密斯的模型）中，“whitmat”，“柯西”中，“powexp”，“贝塞尔”，相应的相关函数的的Schlather模型与的“caugen”。


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：iso
Logical. If TRUE, isotropy is supposed. Otherwise (default), anisotropy is allowed. Currently this is only useful for the Smith model.
逻辑。如果TRUE，各向同性应该。否则（默认），各向异性是允许的。目前，这是唯一有用的史密斯模型。


参数：...
Optional arguments.
可选参数。


参数：weighted
Logical. Should weighted least squares be used? See Details.
逻辑。如果使用加权最小二乘吗？查看详细信息。


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 maxstable model considered and s_{i,j} are the standard errors related to the estimates θ_{i,j}^+.
其中&theta;_{i,j}^+是一种非参数估计的极值位置相关系数i和j，&theta;_{i,j}^*是拟合极值系数的maxstable模型考虑了来自<X >是标准的错误估计s_{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----------

fitcovariance, fitmaxstab,
fitcovariance，fitmaxstab，


实例----------Examples----------


n.site <- 50
n.obs <- 100
locations <- matrix(runif(2*n.site, 0, 40), 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 = 200, cov12 =
0, cov22 = 200)

lsmaxstab(data, locations, "gauss")

##Force an isotropic model and do not use weights[＃强制各向同性模型，不使用权重]
lsmaxstab(data, locations, "gauss", iso = TRUE, weighted = FALSE)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。