R语言 SpatioTemporal包 make.sigma.nu()函数中文帮助文档(中英文对照)

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make.sigma.nu(SpatioTemporal)
make.sigma.nu()所属R语言包：SpatioTemporal

                                         Crete (Cross)-Covariance Matrices for the Residual Field
                                         克里特岛（十字） - 协方差矩阵的残余场

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates covariance and cross-covariance matrices for the space-time residual nu field.
创建的时空残留NU领域的协方差和互协方差矩阵。


用法----------Usage----------


make.sigma.nu(sill, nugget, range, block.sizes, loc.index, dists)

make.sigma.nu.cross.cov(sill, nugget, range, loc.ind1, loc.ind2 =
   loc.ind1, loc.ind2.to.1 = 1:max(loc.ind2), T1, T2 = T1, dists)



参数----------Arguments----------

参数：sill, nugget, range
Sill, nugget, and range parameters for the exponential covariance function.  
指数的协方差函数的基石，块，范围参数。


参数：block.sizes
A vector of containing the size(s) of each of the diagonal blocks, usually <br> mesa.data.model$nt.  
一种向量，含有（s）的每个对角块的大小，通常<br>文章mesa.data.model$nt。


参数：loc.index, loc.ind1, loc.ind2
Vectors indicating the location of each element in the covariance matrix, used to index the dist-matrix to determine the distance between locations, usually mesa.data.model$obs$idx.  
，指示的协方差矩阵中的每个元素的位置，用于索引dist矩阵，以确定的位置之间的距离，通常是mesa.data.model$obs$idx矢量图。


参数：dists
Distance matrix giving the distances between the (observed) locations.  
给予（实测值）的位置之间的距离的距离矩阵。


参数：loc.ind2.to.1
A vector that translates locations in loc.ind2 to locations in loc.ind1; used to determine if points are collocated.  
一个向量，转换位置的loc.ind2中的位置loc.ind1;点，以确定是否搭配。


参数：T1, T2
Vectors with the observation times of each space-time point; used to determine if observtations are coincidental, usually mesa.data.model$obs$date.   
与观察时间的每个空间 - 时间点的向量，用于以确定，如果observtations是偶合的，通常是mesa.data.model$obs$date。


值----------Value----------

Returns the block-diagonal covariance or cross-covariance matrix for the spatio-temporal residual nu field.
时空残留怒江字段返回的块对角协方差或互协方差矩阵。


（作者）----------Author(s)----------



Johan Lindstr枚m and Adam Szpiro




参见----------See Also----------

make.sigma.B.full, make.sigma.B
make.sigma.B.full，make.sigma.B

This function is called by loglike.
此功能被称为loglike。


实例----------Examples----------


##First create some random locations[＃首先创建一些随机的位置]
x <- rnorm(5)
y <- rnorm(5)

##compute distance matrix[＃计算距离矩阵]
D <- as.matrix(dist( cbind(x,y) ))

#a vector of locations[矢量的位置]
I <- c(1,2,3,1,4,4,3,2,1,1)
T <- c(1,1,1,2,2,3,3,3,3,4)

##create a block diagonal matrix consisting of four parts with[＃创建四个部分组成的块对角矩阵]
##exponential covariance using same sill, range, and nugget, but[＃指数的协方差使用相同的窗台，范围和金块，但]
##different locations in each block.[＃在每个块中的不同位置。]
sigma.nu <- make.sigma.nu(sill=2, nugget=.1, range=.4,
    block.sizes=c(3,2,4,1), dists=D, loc.index=I)
print(sigma.nu)

sigma.nu.c <- make.sigma.nu.cross.cov(sill=2, nugget=.1, range=.4,
     loc.ind1=I, loc.ind2=I[7:10], T1=T, T2=T[7:10], dists=D)
print(sigma.nu.c)
##compare the cross-covariance with the relevant part of sigma.nu[＃比较与sigma.nu的有关部分的互协方差]
range(sigma.nu.c-sigma.nu[,7:10])

##an alternative showing the use of loc.ind2.to.1[＃的替代方法示出了使用loc.ind2.to.1]
sigma.nu.c <- make.sigma.nu.cross.cov(sill=2, nugget=.1, range=.4,
     loc.ind1=I, loc.ind2=1:2, loc.ind2.to.1=4:3,
     T1=T, T2=c(3,3), dists=D[,4:3])
print(sigma.nu.c)
##compare the cross-covariance with the relevant part of sigma.nu[＃比较与sigma.nu的有关部分的互协方差]
range(sigma.nu.c-sigma.nu[,6:7])


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