R语言 VGAM包 Sinmad()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Sinmad(VGAM)
Sinmad()所属R语言包：VGAM

                                        The Singh-Maddala Distribution
                                         辛格Maddala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 Singh-Maddala distribution with shape parameters a and q, and scale parameter scale.
密度，分布函数，分位数的功能和带形状参数的a和q，和规模参数scale辛格Maddala分布的随机生成。


用法----------Usage----------


dsinmad(x, shape1.a, scale = 1, shape3.q, log = FALSE)
psinmad(q, shape1.a, scale = 1, shape3.q)
qsinmad(p, shape1.a, scale = 1, shape3.q)
rsinmad(n, shape1.a, scale = 1, shape3.q)



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. If length(n) > 1, the length is taken to be the number required.
若干意见。如果length(n) > 1，长度所需的数量。


参数：shape1.a, shape3.q
shape parameters.
形状参数。


参数：scale
scale parameter.
尺度参数。


参数：log
Logical. If log = TRUE then the logarithm of the density is returned.  
逻辑。如果log = TRUE然后返回的密度的对数。


Details

详细信息----------Details----------

See sinmad, which is the VGAM family function for estimating the parameters by maximum likelihood estimation.
sinmad，这是VGAM家庭功能的参数估计的最大似然估计。


值----------Value----------

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


注意----------Note----------

The Singh-Maddala distribution is a special case of the 4-parameter generalized beta II distribution.
辛格Maddala分布是广义的四参数测试版II分布的一个特例。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, Hoboken, NJ: Wiley-Interscience.

参见----------See Also----------

sinmad, genbetaII.
sinmad，genbetaII。


实例----------Examples----------


sdata = data.frame(y = rsinmad(n = 3000, 4, 6, 2))
fit = vglm(y ~ 1, sinmad(ishape1.a = 2.1), sdata, trace = TRUE, crit = "coef")
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)

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