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

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truncreg(truncreg)
truncreg()所属R语言包：truncreg

                                        Models for truncated regressions
                                         截断回归模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimation of models with truncated explanatory variables by maximum likelihood
截断解释变量的模型，通过最大似然估计


用法----------Usage----------


truncreg(formula, data, subset, weights, na.action,
       point = 0, direction = "left", ...)
## S3 method for class 'truncreg':
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 2),
    width = getOption("width"), ...)
## S3 method for class 'truncreg':
summary(object, ...)
## S3 method for class 'summary.truncreg':
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 2),
    width = getOption("width"), ...)
## S3 method for class 'truncreg':
logLik(object, ...)
## S3 method for class 'truncreg':
vcov(object, ...)
## S3 method for class 'truncreg':
residuals(object, ...)
## S3 method for class 'truncreg':
fitted(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x, object
an object of class truncreg
一个对象的类truncreg


参数：formula
a symbolic description of the model to be estimated,
以进行估计的模型的符号描述，


参数：data
the data,
的数据，


参数：subset
an optional vector specifying a subset of observations,
一个可选的矢量指定的一个子集的观测，


参数：weights
an optional vector of weights,
可选的权重向量，


参数：na.action
a function which indicates what should happen when the data contains 'NA's,
时会发生什么数据中包含NA的一个函数，它表示，


参数：point
the value of truncation (the default is 0),
截断值（默认是0），


参数：direction
the direction of the truncation, either "left" (the default) or "right",
截断的方向，无论是"left"（默认）或"right"，


参数：digits
the number of digits,
的数字位数，


参数：width
the width of the printing,
的宽度的印刷，


参数：...
further arguments.
进一步的论据。


Details

详细信息----------Details----------

The model is estimated with the maxLik package and the Newton-Raphson method, using analytic gradient and hessian.
这个模型的评估与maxLik包和Newton-Raphson方法，使用解析梯度和Hessian。


值----------Value----------

An object of class "truncreg", a list with elements:
对象的类"truncreg"，元素的列表：

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>coefficients</td> <td> the named vector of coefficients,</td></tr> <tr valign="top"><td>vcov</td> <td> the variance matrix of the coefficients,</td></tr> <tr valign="top"><td>fitted.values</td> <td> the fitted values,</td></tr> <tr valign="top"><td>logLik</td> <td> the value of the log-likelihood,</td></tr> <tr valign="top"><td>gradient</td> <td> the gradient of the log-likelihood at convergence,</td></tr> <tr valign="top"><td>model</td> <td> the model frame used,</td></tr> <tr valign="top"><td>call</td> <td> the matched call,</td></tr> <tr valign="top"><td>est.stat</td> <td> some information about the estimation (time used, optimisation method),</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> coefficients</ TD> <TD>命名的系数向量，</ TD> </ TR> <TR VALIGN = “顶”> <TD> vcov </ TD> <TD>方差矩阵的系数，</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>fitted.values </ TD> <TD>的拟合值，</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> logLik </ TD> <TD>的对数似然值， </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> gradient </ TD> <TD>对数似然在收敛的梯度，</ TD> </ TR> < TR VALIGN =“顶”> <TD>model </ TD> <TD>使用的模型框架，</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>call </ TD> <TD>匹配的呼叫，</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>est.stat </ TD> <TD>估计的一些信息（时间，优化方法），</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Yves Croissant



参考文献----------References----------


Hausman, J.A. and D.A. Wise (1976) &ldquo;The evaluation of results from truncated samples: the New-Jersey negative invome tax experiment&rdquo;, Annals of Economic ans Social Measurment, 5, pp.421&ndash;45.
Hausman, J.A. and D.A. Wise (1976)  &ldquo;Social experimentation, truncated distributions and efficient estimation&rdquo;, Econometrica, 45, pp.421&ndash;5.

实例----------Examples----------



## Simulate a data.frame[＃模拟数据框]
n <- 10000
sigma <- 4
alpha <- 2
beta <- 1
x <- rnorm(n,0,2)
eps <- rnorm(n)
y <- alpha+beta*x+eps*sigma
d <- data.frame(y = y, x = x)

## Use a truncated subsample[＃使用截断的子样本]
dl1 <- subset(d, y>1)

## Use truncreg to estimate consistently the model[＃使用truncreg一贯的估计模型]

truncreg(y~x, dl1, point = 1, direction = "left")

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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。