R语言 VGAM包 gamma1()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

gamma1(VGAM)
gamma1()所属R语言包：VGAM

                                         1-parameter Gamma Distribution
                                         1参数Gamma分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates the 1-parameter gamma distribution by maximum likelihood estimation.
估计1参数的伽玛分布的最大似然估计。


用法----------Usage----------


gamma1(link = "loge", earg=list())



参数----------Arguments----------

参数：link
Link function applied to the (positive) shape parameter. See Links for more choices.  
Link功能施加到的（正）的形状参数。见Links更多的选择。


参数：earg
List. Extra argument for the link. See earg in Links for general information.  
列表。额外的参数的链接。见earg中Links的一般信息。


Details

详细信息----------Details----------

The density function is given by
的密度函数由下式给出

for shape > 0 and y > 0. Here, gamma(shape) is the gamma function, as in gamma. The mean of Y (returned as the fitted values) is mu=shape, and the variance is  sigma^2 = shape.
shape > 0和y > 0。在这里，gamma(shape)是伽玛函数，如gamma。的平均Y（返回的拟合值）mu=shape，的方差是sigma^2 = shape。


值----------Value----------

An object of class "vglmff" (see vglmff-class). The object is used by modelling functions such as vglm and vgam.
类的一个对象"vglmff"（见vglmff-class）。该对象被用于建模功能如vglm和vgam。


注意----------Note----------

This VGAM family function can handle a multivariate (matrix) response.
这VGAM家庭功能可以处理多元（矩阵）的响应。

The parameter shape matches with shape in rgamma. The argument rate in rgamma is assumed 1 for this family function.
参数shape配合shape中rgamma。这个论点rate在rgamma假设这个家庭的功能。“

If rate is unknown use the family function gamma2.ab to estimate it too.
如果rate是未知的，家庭的功能gamma2.ab估计也。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

the 1-parameter gamma distribution, e.g.,
Statistical Distributions, New York: Wiley-Interscience, Third edition.

参见----------See Also----------

gamma2.ab for the 2-parameter gamma distribution, lgammaff.
gamma2.ab2个参数的伽玛分布，lgammaff。


实例----------Examples----------


gdata = data.frame(y = rgamma(n=100, shape= exp(3)))
fit = vglm(y ~ 1, gamma1, gdata, trace=TRUE, crit="c")
coef(fit, matrix=TRUE)
Coef(fit)
summary(fit)

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