R语言 VineCopula包 BiCopTau2Par()函数中文帮助文档(中英文对照)

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BiCopTau2Par(VineCopula)
BiCopTau2Par()所属R语言包：VineCopula

                                        Parameter of a bivariate copula for a given Kendall's tau value
                                         对于一个给定Kendall的tau值的二元Copula的参数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function computes the parameter of a one parameter bivariate copula for a given value of Kendall's tau.
此函数计算的参数一个参数的二元Copula函数的给定值的Kendall的tau。


用法----------Usage----------


BiCopTau2Par(family, tau)



参数----------Arguments----------

参数：tau
Kendall's tau value (numeric in [-1,1]).
Kendall的tau值（数值在[-1,1]）。


参数：family
An integer defining the bivariate copula family:<br> 0 = independence copula <br> 1 = Gaussian copula <br> 3 = Clayton copula <br> 4 = Gumbel copula <br> 5 = Frank copula <br> 6 = Joe copula <br>  13 = rotated Clayton copula (180 degrees; &ldquo;survival Clayton&rdquo;) <br> 14 = rotated Gumbel copula (180 degrees; &ldquo;survival Gumbel&rdquo;) <br> 16 = rotated Joe copula (180 degrees; &ldquo;survival Joe&rdquo;) <br> 23 = rotated Clayton copula (90 degrees) <br> 24 = rotated Gumbel copula (90 degrees) <br> 26 = rotated Joe copula (90 degrees) <br> 33 = rotated Clayton copula (270 degrees) <br> 34 = rotated Gumbel copula (270 degrees) <br> 36 = rotated Joe copula (270 degrees)<br> Note that two parameter bivariate copula families cannot be used.
一个整数，定义二元Copula的家庭：<BR>0独立系词参考1=高斯系词参考的3=克莱顿系词参考4= Gumbel分布Copula的参考5=弗兰克·系词参考6=乔系词参考13=旋转克莱顿系词（180度;“生存克莱顿”）<BR> 14 =旋转（180度“生存冈贝尔”）Gumbel分布Copula的参考16=旋转乔系词（180度;“生存乔”）参考23=旋转克莱顿系词（90度）参考24=系词（90度）旋转冈贝尔参考26=旋转乔系词（90度）参考33=旋转克莱顿系词（270度）参考34=旋转冈贝尔系词（270度）参考36=系词（270度）旋转乔<BR>的注意，两个参数的二元Copula的家庭不能使用。


值----------Value----------

Parameter corresponding to the bivariate copula family and the value of Kendall's tau (&tau;).
到二元Copula的家庭和Kendall的tau（&tau;）的参数。


（作者）----------Author(s)----------


Jakob Stoeber, Eike Brechmann



参考文献----------References----------

Multivariate Models and Dependence Concepts. Chapman and Hall, London.
Maximum likelihood estimation of mixed C-vines with application to exchange rates. Statistical Modelling, 12(3), 229-255.

参见----------See Also----------

BiCopTau2Par
BiCopTau2Par


实例----------Examples----------


## Example 1: Gaussian copula[例1：高斯系词]
tt1 = BiCopTau2Par(1,0.5)

# transform back[变回]
BiCopPar2Tau(1,tt1)


## Example 2: Clayton copula[例2：克莱顿系词]
BiCopTau2Par(3,0.4)

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