R语言 VGAM包 recexp1()函数中文帮助文档(中英文对照)

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recexp1(VGAM)
recexp1()所属R语言包：VGAM

                                         Upper Record Values from a 1-parameter Exponential Distribution
                                         从参数指数分布上记录值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Maximum likelihood estimation of the rate parameter of a 1-parameter exponential distribution when the observations are upper  record values.
最大似然估计的速度参数的参数指数分布观测值上记录值。


用法----------Usage----------


recexp1(lrate="loge", irate=NULL, imethod=1)



参数----------Arguments----------

参数：lrate
Link function applied to the rate parameter. See Links for more choices.  
Link功能施加到的速率参数。见Links更多的选择。


参数：irate
Numeric. Optional initial values for the rate. The default value NULL means they are computed internally, with the help of imethod.  
数字。可选初始值速率。的默认值NULL意味着，计算它们内部的帮助imethod。


参数：imethod
Integer, either 1 or 2 or 3. Initial method, three algorithms are implemented. Choose the another value if convergence fails, or use irate.  
整数，1或2或3。初始方法，算法的实现。选择另一个值，如果融合失败，或使用irate。


Details

详细信息----------Details----------

The response must be a vector or one-column matrix with strictly increasing values.
响应必须是严格的增加值向量或一列的矩阵。


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。


注意----------Note----------

By default, this family function has the intercept-only MLE as the initial value, therefore convergence may only take one iteration. Fisher scoring is used.
默认情况下，这个家庭功能仅截距MLE为初始值，因此收敛，可能只需要一次迭代。使用Fisher评分。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Records, New York: John Wiley & Sons.

参见----------See Also----------

exponential.
exponential。


实例----------Examples----------


rawy = rexp(n <- 10000, rate=exp(1))
y = unique(cummax(rawy)) # Keep only the records[只保留记录]

length(y) / y[length(y)]   # MLE of rate[MLE率]

fit = vglm(y ~ 1, recexp1, trace=TRUE)
coef(fit, matrix=TRUE)
Coef(fit)

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