lnre.spc(zipfR)
lnre.spc()所属R语言包：zipfR
Compute Expected Frequency Spectrum of LNRE Model (zipfR)
计算预期频谱的LNRE模型（zipfR）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
lnre.spc computes the expected frequency spectrum of a LNRE model at specified sample size N, returning an object of class spc. Since almost all expected spectrum elements are non-zero, only an incomplete spectrum can be generated.
lnre.spc计算模型在指定的样本量N，返回一个对象类spc的一个LNRE的预期频谱。由于几乎所有的预期频谱元素是非零的，只有一个不完整的频谱可以生成。
用法----------Usage----------
lnre.spc(model, N=NULL, variances=FALSE, m.max=100)
参数----------Arguments----------
参数：model
an object belonging to a subclass of lnre, representing a LNRE model
一个对象的一个子类的lnre，较LNRE模型
参数：N
a single positive integer, specifying the sample size N for which the expected frequency spectrum is calculated (defaults to same sample size as used for estimating the model)
一个正整数，指定的样本大小N预期频谱计算（默认为估算模型中所用的相同的样品大小）
参数：variances
if TRUE, include variances for the spectrum elements in the spc object
如果TRUE，包括spc对象的光谱元素的差异
参数：m.max
number of spectrum elements listed in the frequency spectrum. The default of 100 is chosen to avoid numerical problems that certain LNRE models (in particular, GIGP) have for higher m. If variance data is included, the default value is automatically reduced to 50.
中列出的频率频谱的频谱元素数目。默认的100被选择，以避免数值问题，的某些LNRE模型（特别是，GIGP）有更高的m。如果方差的数据，则默认值会自动减少到50个。
Details
详细信息----------Details----------
~~ TODO, if any ~~
~~TODO，如果有的话~~
值----------Value----------
An object of class spc, representing the incomplete expected frequency spectrum of the LNRE model lnre at sample size N. If variances=TRUE, the spectrum also includes variance data.
类的一个对象spc，表示不完全的LNRE模型lnre在样本大小N预期频谱。如果variances=TRUE，频谱也包括方差数据。
参见----------See Also----------
spc for more information about frequency spectra and links to relevant functions; lnre for more information about LNRE models and how to initialize them
spc更多的频谱信息，并链接到相关的功能; lnre约LNRE模型的更多信息，以及如何对其进行初始化
实例----------Examples----------
## load Dickens dataset and compute lnre models[负载狄更斯的数据集和计算lnre模型]
data(Dickens.spc)
zm <- lnre("zm",Dickens.spc)
fzm <- lnre("fzm",Dickens.spc, exact=FALSE)
gigp <- lnre("gigp",Dickens.spc)
## calculate the corresponding expected[＃计算相应的预期]
## frequency spectra at the Dickens size[在狄更斯的大小＃频谱]
zm.spc <- lnre.spc(zm,N(Dickens.spc))
fzm.spc <- lnre.spc(fzm,N(Dickens.spc))
gigp.spc <- lnre.spc(gigp,N(Dickens.spc))
## comparative plot[＃比较图]
plot(Dickens.spc,zm.spc,fzm.spc,gigp.spc,m.max=10)
## expected spectra at N=100e+8[＃预计光谱，在N = 100E +8]
## and comparative plot[＃和比较图]
zm.spc <- lnre.spc(zm,1e+8)
fzm.spc <- lnre.spc(fzm,1e+8)
gigp.spc <- lnre.spc(gigp,1e+8)
plot(zm.spc,fzm.spc,gigp.spc,m.max=10)
## with variances[＃与差异]
zm.spc <- lnre.spc(zm,1e+8,variances=TRUE)
head(zm.spc)
## asking for more than 50 spectrum elements[＃要求超过50光谱元素]
## (increasing m.max will eventually lead[（增加m.max将最终导致]
## to error, at different threshold for[＃错误，在不同的阈值]
## the different models)[＃不同的型号）]
zm.spc <- lnre.spc(zm,1e+8,m.max=1000)
fzm.spc <- lnre.spc(fzm,1e+8,m.max=1000)
gigp.spc <- lnre.spc(gigp,1e+8,m.max=100) ## gigp breaks first![＃gigp打破！]
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-10-2 07:47:58
