morgenstern(VGAM)
morgenstern()所属R语言包：VGAM
Morgenstern's Bivariate Distribution Family Function
摩根斯坦的二元分配家庭功能
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimate the association parameter of Morgenstern's bivariate distribution by maximum likelihood estimation.
估计摩根斯坦的二元分布的最大似然估计的相关参数。
用法----------Usage----------
morgenstern(lapar = "rhobit", earg = list(), iapar = NULL, tola0 = 0.01,
imethod = 1)
参数----------Arguments----------
参数：lapar, earg
Link function and extra argument for the association parameter alpha, which lies between -1 and 1. See Links for more choices and other information.
Link功能的相关参数alpha，位于之间-1和1额外的参数。见Links更多的选择和其他信息。
参数：iapar
Numeric. Optional initial value for alpha. By default, an initial value is chosen internally. If a convergence failure occurs try assigning a different value. Assigning a value will override the argument imethod.
数字。可选的初始值alpha。默认情况下，初始值是内部选择。如果出现收敛失败尝试分配一个不同的值。指定的值将覆盖参数imethod。
参数：tola0
Positive numeric. If the estimate of alpha has an absolute value less than this then it is replaced by this value. This is an attempt to fix a numerical problem when the estimate is too close to zero.
正数值。 alpha如果估计的绝对值小于，则它会被替换该值。这是一个固定的数值时，该估计是太接近零的问题的尝试。
参数：imethod
An integer with value 1 or 2 which specifies the initialization method. If failure to converge occurs try the other value, or else specify a value for ia.
一个整数，值1或2指定的初始化方法。如果收敛失败发生的其他值，否则指定的值ia。
Details
详细信息----------Details----------
The cumulative distribution function is
累积分布函数是
for alpha between -1 and 1. The support of the function is for y1>0 and y2>0. The marginal distributions are an exponential distribution with unit mean. When alpha=0 then the random variables are independent, and this causes some problems in the estimation process since the distribution no longer depends on the parameter.
alpha间-1和1。支持的功能是为y1>0和y2>0。的边缘分布，的单位平均指数分布。当alpha=0然后随机变量是独立的，这将导致在估算过程中的一些问题，因为分布不再依赖于参数。
A variant of Newton-Raphson is used, which only seems to work for an intercept model. It is a very good idea to set trace = TRUE.
牛顿 - 拉夫逊的一个变种，这似乎只是工作的截距模型。这是一个非常好的主意，设置trace = TRUE。
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----------
The response must be a two-column matrix. Currently, the fitted value is a matrix with two columns and values equal to 1. This is because each marginal distribution corresponds to a exponential distribution with unit mean.
响应必须是一个两列的矩阵。目前，拟合的值是一个具有两列的和等于1的值的矩阵。这是因为每个边缘分布对应于与单元平均为指数分布。
This VGAM family function should be used with caution.
这VGAM家庭功能，应谨慎使用。
（作者）----------Author(s)----------
T. W. Yee
参考文献----------References----------
Extreme Value and Related Models with Applications in Engineering and Science, Hoboken, NJ, USA: Wiley-Interscience.
参见----------See Also----------
fgm, gumbelIbiv.
fgm，gumbelIbiv。
实例----------Examples----------
N = 1000; mdata = data.frame(y1 = rexp(N), y2 = rexp(N))
## Not run: plot(ymat)[＃不运行：图（ymat）]
fit = vglm(cbind(y1, y2) ~ 1, morgenstern, mdata, trace = TRUE)
# This may fail:[这可能会失败：]
fit = vglm(cbind(y1, y2) ~ 1, morgenstern, mdata, trace = TRUE, crit = "coef")
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)
head(fitted(fit))
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发表于 2012-10-1 15:45:07
