mtmvnorm(tmvtnorm)
mtmvnorm()所属R语言包：tmvtnorm
Computation of Mean Vector and Covariance Matrix For Truncated Multivariate Normal Distribution
截断多元正态分布计算的平均向量和协方差矩阵
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Computation of the first two moments, i.e. mean vector and covariance matrix for the Truncated Multivariate Normal Distribution based on the works of Tallis (1961), Lee (1979) and Leppard and Tallis (1989), but extended to the double-truncated case with general mean and general covariance matrix.
前两个时刻的计算，即平均向量和协方差矩阵的截断多元正态分布的基础上塔利斯（1961年），李（1979）和Leppard的塔利斯（1989年）的作品，但扩展到双截断的情况下，一般的均值和协方差矩阵一般。
用法----------Usage----------
mtmvnorm(mean, sigma, lower, upper, doComputeVariance=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：mean
Mean vector, default is rep(0, length = ncol(x)).
均值向量，默认是：rep(0, length = ncol(x))。
参数：sigma
Covariance matrix, default is diag(ncol(x)).
协方差矩阵，默认是diag(ncol(x))。
参数：lower
Vector of lower truncation points,\ default is rep(-Inf, length = length(mean)).
矢量较低的截断点，\默认是rep(-Inf, length = length(mean))。
参数：upper
Vector of upper truncation points,\ default is rep( Inf, length = length(mean)).
向量上的截断点，\默认是rep( Inf, length = length(mean))。
参数：doComputeVariance
flag whether to compute the variance for users who are interested only in the mean. Defaults to TRUE for backward compatibility.
标志是否有兴趣的用户只有在平均计算方差。默认为TRUE为了向后兼容。
Details
详细信息----------Details----------
Details for the moment calculation under double truncation and the derivation of the formula can be found in the Manjunath/Wilhelm (2009) working paper. If only a subset of variables are truncated, we calculate the truncated moments only for these and use the Johnson/Kotz formula for the remaining untruncated variables.
下双截断的那一刻计算和推导公式的详细信息，可以发现在曼朱纳特/威廉（2009年）的工作文件。如果只有一小部分被截断的变量，我们计算截断的瞬间，只为这些和使用的约翰逊/科茨公式剩余的untruncated变量。
值----------Value----------
参数：tmean
Mean vector of truncated variables
截短的变量的均值向量
参数：tvar
Covariance matrix of truncated variables
截断变量的协方差矩阵
（作者）----------Author(s)----------
Stefan Wilhelm <Stefan.Wilhelm@financial.com>, Manjunath B G <bgmanjunath@gmail.com>
参考文献----------References----------
Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 23, 223–229
Wiley & Sons, pp. 70–73
Economics Letters, 3, 165–169
Applied Statistics, 38, 543–553
Working Paper. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1472153
实例----------Examples----------
mu <- c(0.5, 0.5, 0.5)
sigma <- matrix(c( 1, 0.6, 0.3,
0.6, 1, 0.2,
0.3, 0.2, 2), 3, 3)
a <- c(-Inf, -Inf, -Inf)
b <- c(1, 1, 1)
# compute first and second moments[计算第一和第二时刻]
mtmvnorm(mu, sigma, lower=a, upper=b)
# compare with simulated results[与模拟结果比较]
X <- rtmvnorm(n=1000, mean=mu, sigma=sigma, lower=a, upper=b)
colMeans(X)
cov(X)
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发表于 2012-10-1 10:47:44
