R语言 wle包 wle.weights()函数中文帮助文档(中英文对照)

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wle.weights(wle)
wle.weights()所属R语言包：wle

                                        Weights based on Weighted Likelihood for the normal model
                                         权重的基础上的正常模型的加权似然

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function evaluated the weights for the vector 'x' using the vector 'y' in the estimation of the density by the kernel density estimator.
此功能评价矢量的“x”y的向量的密度由内核密度估计的估计中使用的权重。


用法----------Usage----------


wle.weights(x, y=NULL, smooth=0.0031, sigma2, raf=1, location=FALSE, max.iter=1000, tol=10^(-6))



参数----------Arguments----------

参数：x
the data set for which the weights would be calculate.
的数据集，该权重将计算。


参数：y
the data set used to calculate the weights.
的数据集，用于计算权重。


参数：smooth
the value of the smoothing parameter.
的平滑化参数的值。


参数：sigma2
an estimate of the variance.
的估计值的方差。


参数：raf
type of Residual adjustment function to be use:
类型的残余调节功能，可以使用：

raf="HD": Hellinger Distance RAF,
raf="HD"：Hellinger距离RAF，

raf="NED": Negative Exponential Disparity RAF,
raf="NED"：负指数差异RAF，

raf="SCHI2": Symmetric Chi-Squared Disparity RAF.
raf="SCHI2"：对称卡方差异皇家空军。


参数：location
if TRUE the location is estimated. Only available when y=NULL.
如果TRUE的位置估计。仅当y=NULL。


参数：max.iter
maximum number of iterations.
最大迭代次数。


参数：tol
the absolute accuracy to be used to achieve convergence of the algorithm.
要使用的绝对精度实现算法的收敛性。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>weights</td> <td> the weights associated to the x vector.</td></tr> <tr valign="top"><td>location</td> <td> the location.</td></tr> <tr valign="top"><td>conv</td> <td> TRUE if the convergence is achived.</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> weights</ TD> <TD>相关的权重x向量。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> location </ TD> <TD>的位置。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD><X > </ TD> <TD>conv的收敛性achived。</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Claudio Agostinelli

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注：
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