prentice74(VGAM)
prentice74()所属R语言包：VGAM
Prentice (1974) Log-gamma Distribution
普伦蒂斯（1974）对数伽玛分布
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimation of a 3-parameter log-gamma distribution described by Prentice (1974).
由Prentice（1974年）中描述的三参数对数伽玛分布的估计。
用法----------Usage----------
prentice74(llocation = "identity", lscale = "loge", lshape = "identity",
elocation = list(), escale = list(), eshape = list(),
ilocation = NULL, iscale = NULL, ishape = NULL, zero = 2:3)
参数----------Arguments----------
参数：llocation, lscale, lshape
Parameter link function applied to the location parameter a, positive scale parameter b and the shape parameter q, respectively. See Links for more choices.
参数链接功能的位置参数a，积极尺度参数b和形状参数q，分别。见Links更多的选择。
参数：elocation, escale, eshape
List. Extra argument for each of the links. See earg in Links for general information.
列表。每个环节的额外参数。见earg中Links的一般信息。
参数：ilocation, iscale
Initial value for a and b, respectively. The defaults mean an initial value is determined internally for each.
为a和b，分别为初始值。默认的初始值确定为每个内部。
参数：ishape
Initial value for q. If failure to converge occurs, try some other value. The default means an initial value is determined internally.
初始值q。如果收敛失败时，尝试一些其他的价值。默认的装置内部确定一个初始值。
参数：zero
An integer-valued vector specifying which linear/additive predictors are modelled as intercepts-only. The values must be from the set {1,2,3}. See CommonVGAMffArguments for more information.
指定一个整数值向量线性/添加剂的预测建模为拦截只。这些值必须是从集合{1,2,3}。见CommonVGAMffArguments更多信息。
Details
详细信息----------Details----------
The probability density function is given by
的概率密度函数由下式给出
for shape parameter q != 0, positive scale parameter b > 0, location parameter a, and all real y. Here, w = (y-a)*q/b+psi(1/q^2) where psi is the digamma function, digamma. The mean of Y is a (returned as the fitted values). This is a different parameterization compared to lgamma3ff.
形状参数q != 0，积极尺度参数b > 0，位置参数a，和所有真正的y。在这里，w = (y-a)*q/b+psi(1/q^2)其中psi是digamma函数，digamma的。平均Y是a（返回的拟合值）。这是一个不同的参数相比lgamma3ff。
Special cases: q = 0 is the normal distribution with standard deviation b, q = -1 is the extreme value distribution for maxima, q = 1 is the extreme value distribution for minima (Weibull). If q > 0 then the distribution is left skew, else q < 0 is right skew.
特殊情况：q = 0是标准差的正态分布b，q = -1是极端值分布极大，q = 1是极小的极端值分布（韦伯）。如果q > 0分布左偏，否则q < 0是正确的歪斜。
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，vgam。
警告----------Warning ----------
The special case q = 0 is not handled, therefore estimates of q too close to zero may cause numerical problems.
特殊情况下q = 0没有被处理，因此估计q太接近零，可能会引起数值问题。
注意----------Note----------
The notation used here differs from Prentice (1974): alpha = a, sigma = b. Fisher scoring is used.
这里所用的符号不同于普伦蒂斯（1974）：alpha = a，sigma = b。使用Fisher评分。
（作者）----------Author(s)----------
T. W. Yee
参考文献----------References----------
A log gamma model and its maximum likelihood estimation. Biometrika, 61, 539–544.
参见----------See Also----------
lgamma3ff, lgamma, gengamma.
lgamma3ff，lgamma，gengamma。
实例----------Examples----------
pdat = data.frame(x = runif(nn <- 1000))
pdat = transform(pdat, loc = -1 + 2*x, Scale = exp(1))
pdat = transform(pdat, y = rlgamma(nn, loc = loc, scale = Scale, k = 1))
fit = vglm(y ~ x, prentice74(zero = 2:3), pdat, trace = TRUE)
coef(fit, matrix = TRUE) # Note the coefficients for location[请注意位置的系数]
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发表于 2012-10-1 15:49:25
