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

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unnormdensity(spatstat)
unnormdensity()所属R语言包：spatstat

                                         Weighted kernel smoother
                                         加权核平滑

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

An unnormalised version of kernel density estimation where the weights are not required to sum to 1. The weights may be positive, negative or zero.
一个unnormalised的版本，其中的权重不等于1的内核密度估计。的权值可以为正，负或零。


用法----------Usage----------


unnormdensity(x, ..., weights = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：x
Numeric vector of data  
数字矢量数据


参数：...
Arguments passed to density.default. Arguments must be named.  </table>
传递参数到density.default。参数必须命名为。 </ TABLE>


参数：weights
Optional numeric vector of weights for the data.  
可选的数字数据的权重向量。


Details

详细信息----------Details----------

This is an alternative to the standard R kernel density estimation function density.default.
这是一个替代标准的R内核密度估计函数density.default。

The standard density.default requires the weights to be nonnegative numbers that add up to 1, and returns a probability density (a function that integrates to 1).
标准density.default需要weights，加起来1的非负数，返回概率密度（功能集成到1）。

This function unnormdensity does not impose any requirement on the weights except that they be finite. Individual weights may be positive, negative or zero. The result is a function that does not necessarily integrate to 1 and may be negative. The result is the convolution of the kernel k with the weighted data,
此功能unnormdensity不施加任何要求上的weights除非他们是有限的。单独的重块，可以是正，负或零。其结果是一个函数，这并不一定集成为1，并可以是负的。其结果是卷积内核k与加权后的数据，

where x[i] are the data points and w[i] are the weights.
x[i]是数据点和w[i]的权重。

The algorithm first selects the kernel bandwidth by applying density.default to the data x with normalised, positive weight vector w = abs(weights)/sum(abs(weights)) and extracting the selected bandwidth. Then the result is computed by applying applying density.default to x twice using the normalised positive and negative parts of the weights.
该算法首先选择的内核带宽应用density.default的数据x归一化，重量为正向量w = abs(weights)/sum(abs(weights))和提取选定的带宽。然后，计算结果通过施加施加density.defaultx两次利用归一化的权重的正和负的部分。

Note that the arguments ... must be passed by name, i.e. in the form (name=value). Arguments that do not match an argument of density.default will be ignored silently.
注意名称，即必须通过的形式的参数...（name=value“）。默默的将被忽略的参数不匹配的参数density.default。


值----------Value----------

Object of class "density" as described in density.default.
类的对象"density"所描述的density.default。


（作者）----------Author(s)----------


Adrian Baddeley
<a href="mailto:Adrian.Baddeley@csiro.au">Adrian.Baddeley@csiro.au</a>
<a href="http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/">http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/</a>
and Rolf Turner
<a href="mailto:r.turner@auckland.ac.nz">r.turner@auckland.ac.nz</a>




参见----------See Also----------

density.default
density.default


实例----------Examples----------


  d <- unnormdensity(1:3, weights=c(-1,0,1))
  if(interactive()) plot(d)

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