R语言 VGAM包 Pospois()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Pospois(VGAM)
Pospois()所属R语言包：VGAM

                                         Positive-Poisson Distribution
                                         正泊松分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Density, distribution function, quantile function and random generation for the positive-Poisson distribution.
密度，分布函数，分位数的功能和为正泊松分布的随机生成。


用法----------Usage----------


dpospois(x, lambda, log = FALSE)
ppospois(q, lambda)
qpospois(p, lambda)
rpospois(n, lambda)



参数----------Arguments----------

参数：x, q
vector of quantiles.
向量的位数。


参数：p
vector of probabilities.
向量的概率。


参数：n
number of observations. Fed into runif.  
若干意见。送入runif。


参数：lambda
vector of positive means (of an ordinary Poisson distribution). Short vectors are recycled.  
向量的积极手段（一个普通的泊松分布）。短向量的回收再利用。


参数：log
logical.  
逻辑。


Details

详细信息----------Details----------

The positive-Poisson distribution is a Poisson distribution but with the probability of a zero being zero. The other probabilities are scaled to add to unity. The mean therefore is
该正泊松分布是泊松分布的，但与零是零的概率。其他的概率按比例添加到团结。因此，平均是

As lambda increases, the positive-Poisson and Poisson distributions become more similar. Unlike similar functions for the Poisson distribution, a zero value of lambda is not permitted here.
作为lambda增加，正极泊松和泊松分布变得更加相似。与类似功能的泊松分布，零值lambda不允许在这里。


值----------Value----------

dpospois gives the density, ppospois gives the distribution function, qpospois gives the quantile function, and rpospois generates random deviates.
dpospois给出了密度，ppospois给出了分布函数，qpospois给出了分位数的功能，和rpospois随机产生的偏离。


注意----------Note----------

The family function pospoisson estimates lambda by maximum likelihood estimation.
家庭功能pospoisson估计lambda通过最大似然估计。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参见----------See Also----------

pospoisson, zapoisson, zipoisson, rpois.
pospoisson，zapoisson，zipoisson，rpois。


实例----------Examples----------


lambda <- 2; y = rpospois(n = 1000, lambda)
table(y)
mean(y)  # Sample mean[样本平均值]
lambda / (1 - exp(-lambda)) # Population mean[总体均值]

(ii <- dpospois(0:7, lambda))
cumsum(ii) - ppospois(0:7, lambda)  # Should be 0s[应该是0]
table(rpospois(100, lambda))

table(qpospois(runif(1000), lambda))
round(dpospois(1:10, lambda) * 1000) # Should be similar[应该是相似的]

## Not run:  x &lt;- 0:7[＃不运行X < -  0:7]
barplot(rbind(dpospois(x, lambda), dpois(x, lambda)),
        beside = TRUE, col = c("blue", "orange"),
        main = paste("Positive Poisson(", lambda, ") (blue) vs",
        " Poisson(", lambda, ") (orange)", sep = ""),
        names.arg = as.character(x), las = 1, lwd = 2)
## End(Not run)[＃（不执行）]

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