R语言 VGAM包 wald()函数中文帮助文档(中英文对照)

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wald(VGAM)
wald()所属R语言包：VGAM

                                         Wald Distribution Family Function
                                         沃尔德分配家庭功能

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates the parameter of the standard Wald distribution by maximum likelihood estimation.
估计参数的标准沃尔德分布的最大似然估计。


用法----------Usage----------


wald(link.lambda = "loge", earg = list(), init.lambda = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：link.lambda, earg
Parameter link function and its extra argument for the lambda parameter.  See Links for more choices and general information.  
参数链接功能和的额外参数lambda参数。见Links更多的选择和一般信息的。


参数：init.lambda
Initial value for the lambda parameter. The default means an initial value is chosen internally.  
的初始值lambda参数。默认的装置内部选择一个初始值。


Details

详细信息----------Details----------

The standard Wald distribution is a special case of the inverse Gaussian distribution with mu=1. It has a density that can be written as
标准沃尔德分布的逆高斯分布mu=1是一个特殊情况。它有一个密度，可以写为

where y>0 and lambda>0. The mean of Y is 1 (returned as the fitted values) and its variance is 1/lambda. By default, eta=log(lambda).
y>0和lambda>0。的平均Y是1的拟合值（返回）和方差为1/lambda。默认情况下，eta=log(lambda)。


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----------

The VGAM family function inv.gaussianff estimates the location parameter mu too.
VGAM家庭功能inv.gaussianff估计位置参数mu太。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Continuous Univariate Distributions, 2nd edition, Volume 1, New York: Wiley.

参见----------See Also----------

inv.gaussianff.
inv.gaussianff。


实例----------Examples----------


wdata <- data.frame(y = rgamma(n = 1000, shape = 1)) # Not inverse Gaussian!![不逆高斯！]
fit <- vglm(y ~ 1, wald(init = 0.2), wdata, trace = TRUE)
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)
summary(fit)

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