uerror(rvgtest)
uerror()所属R语言包：rvgtest
Create Table of U-Errors for Numerical Inversion Method
创建表的U-错误的数值反演方法
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Function for creating a table of u-errors of a numerical inversion method (i.e., it uses an approximate quantile function of the target distribution). Thus the domain of the inverse distribution function is partitioned into intervals for which maxima, minima and some other quantiles of the u-errors are computed.
用于创建表的u-错误的数值反演方法（即，它采用了近似的目标分布的分位数函数）的功能。因此，域被划分成的逆分布函数的极大值，极小值和一些其他的分位数的u-错误计算的时间间隔。
Currently the function only works for generators for continuous univariate distribution.
目前该功能只适用于连续单变量分布的发电机。
用法----------Usage----------
uerror(n, aqdist, pdist, ..., trunc=NULL, udomain=c(0,1),
res=1000, tails=FALSE, plot=FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：n
sample size for one repetition.
一个重复的样本量。
参数：aqdist
approximate inverse distribution function (quantile function) for a continuous univariate distribution.
近似的连续单变量分布的逆分布函数（分位数函数）。
参数：pdist
cumulative distribution function for distribution.
累积分布函数的分布。
参数：...
parameters to be passed to pdist.
参数被传递到pdist。
参数：trunc
boundaries of truncated domain. (optional)
截断域的边界。 （可选）
参数：udomain
domain of investigation for (approximate) quantile function aqdist.
（大约）位数功能aqdist的研究领域。
参数：res
resolution (number of intervals).
分辨率（数目的时间间隔）。
参数：tails
logical. If TRUE, then the tail regions are treated more accurately. However, this doubles the given sample size.
逻辑。如果TRUE，然后在尾部区域更准确的治疗。然而，这给定的样本大小加倍。
参数：plot
logical. If TRUE, the (range of the) u-errors is plotted.
逻辑。如果TRUE，绘制（范围）U错误。
Details
详细信息----------Details----------
The u-error of an approximate inverse distribution function (quantile function) G^[-1] for some u in (0,1) is given by
U型误差的近似逆分布函数（分位数函数）G^[-1]一些u in (0,1)是由
where F denotes the (exact) cumulative distribution. It is a convenient measure for approximation errors in non-uniform random variate generators bases on numerical inversion, see the reference below for our arguments.
F表示（精确）累积分布。这是一个方便的措施的近似误差非均匀分布的随机变量数值反演发电机组的基础上，我们的论点看下面的参考。
Computing, plotting and analyzing of such u-errors can be quite time consuming.
计算，绘图和分析的这种U错误可以是相当费时。
If trunc is given, then function pdist is rescaled to this given domain. Notice, however, that this has some influence on the accuracy of the results of the distribution function pdist.
如果trunc的，然后函数pdist重新调整到这个特定的域。然而，请注意，这有一定的影响的结果的精确度的分布函数pdist。
Using argument udomain it is possible to restrict the domain of the given (approximate) quantile function aqdist, i.e., of its argument u.
使用参数udomain它是可能的，限制域给定的（近似）的分位数函数aqdist，即，它的参数u。
When tails=TRUE we use additional n points for the first and last interval (which correspond to the tail regions of the distribution).
当tails=TRUE我们使用额外的n点的第一个和最后一个间隔（这对应于分布的尾部区域）。
值----------Value----------
An object of class "rvgt.ierror" which is a list with components:
类的一个对象"rvgt.ierror"这是一个组件列表：
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>n</td> <td> sample size.</td></tr> <tr valign="top"><td>res</td> <td> resolution (number of intervals).</td></tr> <tr valign="top"><td>kind</td> <td> kind of error (string).</td></tr> <tr valign="top"><td>udomain</td> <td> domain for u.</td></tr> <tr valign="top"><td>min</td> <td> an array of minimum u-errors (of length res).</td></tr> <tr valign="top"><td>lqr</td> <td> an array of lower quartile of u-errors (of length res).</td></tr> <tr valign="top"><td>med</td> <td> an array of median u-errors (of length res).</td></tr> <tr valign="top"><td>uqr</td> <td> an array of upper quartile of u-errors (of length res).</td></tr> <tr valign="top"><td>max</td> <td> an array of maximum u-errors (of length res).</td></tr> <tr valign="top"><td>mad</td> <td> an array of mean absolute deviations (of length res).</td></tr> <tr valign="top"><td>mse</td> <td> an array of mean squared errors (of length res).</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> n</ TD> <TD>样本量。</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“顶” > <TD> res </ TD> <TD>的间隔数（分辨率）。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>kind</ TD > <TD>种错误（字符串）。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> udomain</ TD> <TD>域为u。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> min </ TD> <TD>一个数组中最小的u-错误（长度res）</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> lqr </ TD> <TD>数组的下四分位数的U型错误（长度res“）。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> med</ TD> <TD>一个数组的中位数U型错误（长度res）。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>uqr </ TD> <TD>一个数组的上四分位值的U型错误（长度res）。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> max </ TD> <TD>一个数组的最大的U错误（长度res）</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“”> <TD>mad </ TD> <TD>一个阵列的平均绝对偏差（长度res）</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“顶“<TD> mse </ TD> <TD>一个数组的均方误差（长度res）</ TD> </ TR> </表>
注意----------Note----------
It should be noted that uerror computes the numerical error of the composed function pdist(aqdist(u)). Thus one needs a distribution function pdist that is numerically (much) more accurate than aqdist.
应当指出，uerror组成的函数计算的数值误差pdist(aqdist(u))。因此，我们需要一个分布函数pdist“”这是数字（多），更准确的aqdist。
（作者）----------Author(s)----------
Josef Leydold <a href="mailto:josef.leydold@wu.ac.at">josef.leydold@wu.ac.at</a>
参考文献----------References----------
G. Derflinger, W. H\"ormann, and J. Leydold (2009): ACM Trans. Model. Comput. Simul., to appear.
参见----------See Also----------
See plot.rvgt.ierror for the syntax of the plotting method. See xerror for computing x-errors.
见plot.rvgt.ierror的语法作图法。见xerror为计算x的错误。
实例----------Examples----------
## Create a table of u-errors for spline interpolation of[＃创建一个表，U-样条插值的错误]
## the inverse CDF of the standard normal distribution.[＃逆CDF的标准正态分布。]
aqn <- splinefun(x=pnorm((-100:100)*0.05), y=(-100:100)*0.05,
method="monoH.FC")
## Use a sample of size of 10^5 random variates.[＃使用的样本大小为10 ^ 5个随机变数。]
uerrn <- uerror(n=1e5, aqdist=aqn, pdist=pnorm)
## Plot u-errors[＃PLOT U错误]
plot(uerrn)
## Investigate tails more accurately, and use[＃调查的尾巴更准确，使用]
## a resolution of 1000 intervals.[＃分辨率为1000间隔。]
uerrn <- uerror(n=1e5, aqdist=aqn, pdist=pnorm, res=1000, tails=TRUE)
## Same for a gamma distribution.[＃一样的伽马分布。]
## But this time we immediately plot the error.[＃但是，这一次，我们立即绘制错误。]
aqg <- splinefun(x=pgamma((0:500)*0.1,shape=5),
y=(0:500)*0.1, method="monoH.FC")
uerrg <- uerror(n=1e5, aqdist=aqg, pdist=pgamma, shape=5,
plot=TRUE)
## Compute u-error for a subdomain of a beta distribution[＃计算错误的子域的β分布的U-]
aqb <- splinefun(x=pbeta((0:100)*0.01,shape1=2,shape2=5),
y=(0:100)*0.01, method="monoH.FC")
uerrb <- uerror(n=1e5, aqdist=aqb, pdist=pbeta, shape1=2, shape2=5,
udomain=c(0.6,0.65), plot=TRUE)
## Show all u-errors in one plot[＃显示所有的u-积于一身的错误]
plot.rvgt.ierror(list(uerrn,uerrg,uerrb))
## An inverse CDF for a truncated normal distribution[＃截断正态分布的逆CDF]
aqtn <- splinefun(x=(pnorm((0:100)*0.015) - pnorm(0))/(pnorm(1.5)-pnorm(0)),
y=(0:100)*0.015, method="monoH.FC")
uerrtn <- uerror(n=1e5, aqdist=aqtn, pdist=pnorm, trunc=c(0,1.5),
plot=TRUE)
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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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-9-29 00:02:15
