dcgamma(gaga)
dcgamma()所属R语言包：gaga
Approximate gamma shape distribution
近似伽玛形分布
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
dcgamma approximates density of a gamma shape distribution with a gamma density. rcgamma obtains random draws from the approximation. mcgamma computes approximated mean, variance and normalization constant.
dcgamma伽玛密度与的伽玛形状分布的密度相若。 rcgamma获得随机逼近提请。 mcgamma计算常数近似均值，方差和标准化。
用法----------Usage----------
dcgamma(x, a, b, c, d, r, s, newton = TRUE)
rcgamma(n, a, b, c, d, r, s, newton = TRUE)
mcgamma(a, b, c, d, r, s, newton = TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：x
Vector indicating the values at which to evaluate the density.
向量表示的价值评估的密度。
参数：n
Number of random draws to obtain.
随机数绘制获得。
参数：a,b,c,d,r,s
Parameter values.
参数值。
参数：newton
Set to TRUE to try to locate the mode by taking a few Newton-Raphson steps.
设置TRUE尝试以牛顿 - 拉夫森几个步骤来定位模式。
Details
详情----------Details----------
The density of a gamma shape distribution is given by C(a,b,c,d,r,s) (gamma(a*x+d)/gamma(x)^a) (x/(r+s*x))^{a*x+d} x^{b-d-1} exp(-x*c) for x>=0, and 0 otherwise, where C() is the normalization constant. The gamma approximation is Ga(a/2+b-1/2,c+a*log(s/a)). The approximate normalization constant is obtained by taking the ratio of the exact density and the approximation at the maximum, as described in Rossell (2007).
的一个伽玛形状分布的密度C(a,b,c,d,r,s) (gamma(a*x+d)/gamma(x)^a) (x/(r+s*x))^{a*x+d} x^{b-d-1} exp(-x*c)x>=0，否则为0，其中C()是归一化常数。伽玛近似Ga(a/2+b-1/2,c+a*log(s/a))。近似标准化不断得到确切的密度和最大的逼近，在罗塞尔（2007）所述的比例。
值----------Value----------
dcgamma returns a vector with approximate density. rcgamma returns a vector with draws from the approximating gamma. mcgamma returns a list with components:
dcgamma返回一个向量，近似密度。 rcgamma返回一个向量，用从近似伽玛提请。 mcgamma返回一个组件的列表：
参数：m
Approximate mean
近似平均
参数：v
Approximate variance
近似方差
参数：normk
Approximate normalization constant
近似标准化常数
注意----------Note----------
For general values of the parameters the gamma approximation may be poor. In such a case one could use this function to obtain draws from the proposal distribution in a Metropolis-Hastings step.
对于一般的参数值，伽玛近似可能很差。在这种情况下，可以使用此功能获得从建议分布在黑斯廷斯的大都市一步绘制。
作者（S）----------Author(s)----------
David Rossell
参考文献----------References----------
flexible hierarchical model for microarray
参见----------See Also----------
dgamma, rgamma
dgamma，rgamma
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注：
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发表于 2012-2-25 18:20:43
