R语言 SEL包 quantSEL()函数中文帮助文档(中英文对照)

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quantSEL(SEL)
quantSEL()所属R语言包：SEL

                                        Calculate quantiles of an SEL object.
                                         计算位数的SEL对象。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Returns the quantiles of the fitted distribution.
返回的拟合分布的分位数。


用法----------Usage----------


quantSEL(q, object, nPoints = 1000)



参数----------Arguments----------

参数：q
A vector of quantiles.
一个向量的位数。


参数：object
An SEL object.
SEL对象。


参数：nPoints
Number of evaluations for the brute force inversion of the expert cdf (see details).
人数的专家民防部队的暴力反转的评价（见详情）。


Details

详细信息----------Details----------

The inverse of the distribution function is formed by evaluating the distribution function at nPoints points and interchanging the role of dependent and independent variable when building a function interpolating the data (using splinefun with "monoH.FC" option). Note that there are also direct ways of inverting a B-spline function, which however turned out to be less efficient for our purposes.
的分布函数的逆的形成通过评估npoints的点分布函数时，建立一个函数内插的数据（使用splinefun与"monoH.FC"选项）和转乘依赖和独立变量的作用。注意的反转B样条函数，但我们的目的是低效率的，也有直接的方法。


值----------Value----------

A vector of quantiles.
一个向量的位数。


（作者）----------Author(s)----------


Bjoern Bornkamp



参考文献----------References----------

Bornkamp, B. and Ickstadt, K. (2009). A Note on B-Splines for Semiparametric Elicitation. The American Statistician, 63, 373–377

参见----------See Also----------

SEL, splinefun
SEL，splinefun


实例----------Examples----------


## example from O'Hagan et al. (2006)[例如，从欧哈根等人。 （2006）]
x <- c(177.5, 183.75, 190, 205, 220)
y <- c(0.175, 0.33, 0.5, 0.75, 0.95)

default   <- SEL(x, y, Delta = 0.05, bounds = c(165, 250))
bernst    <- SEL(x, y, d = 10, N = 0, Delta = 0.05, bounds = c(165, 250))
unifknots <- SEL(x, y, d = 3, N = 5, Delta = 0.05, bounds = c(165, 250))
lin       <- SEL(x, y, d = 1, inknts = x, Delta = 0.05, bounds = c(165,250))
quantSEL(c(0.25, 0.5, 0.75), default)
quantSEL(c(0.25, 0.5, 0.75), bernst)
quantSEL(c(0.25, 0.5, 0.75), unifknots)
quantSEL(c(0.25, 0.5, 0.75), lin)

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