R语言 rvgtest包 xerror()函数中文帮助文档(中英文对照)

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xerror(rvgtest)
xerror()所属R语言包：rvgtest

                                        Create Table of X-Errors for Numerical Inversion Method
                                         创建表的X-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 x-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 x-errors are computed.
创建表的X-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。因此逆分布函数的域被划分成为它的最大值，最小值和一些其他的分位数的x误差计算的时间间隔。

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----------


xerror(n, aqdist, qdist, ..., trunc=NULL, udomain=c(0,1),
       res=1000, kind=c("abs","rel"),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：qdist
(Exact) quatile function of distribution.
（精确）quatile函数的分布。


参数：...
parameters to be passed to qdist.
参数被传递到qdist。


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：kind
kind of x-error.
种X-错误。


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) x-errors is plotted.
逻辑。如果TRUE，（范围）×错误作图。


Details

详细信息----------Details----------

The absolute x-error of an approximate inverse distribution function (quantile function) G^[-1] for some u in (0,1) is given by
误差的近似逆分布函数（分位数函数）的绝对X-G^[-1]一些u in (0,1)是由

where F^[-1] denotes the (exact) quantile function of the distribution. The relative x-error is then defined as
F^[-1]表示（精确）分位数函数的分布。相对x误差则定义为

Computing, plotting and analyzing of such x-errors can be quite time consuming.
计算，绘图和分析，这样的x错误可以是相当费时。

If trunc is given, then function qdist is rescaled to this given domain. Notice, however, that this has some influence on the accuracy of the results of the “exact” quantile function qdist.
如果trunc的，然后函数qdist重新调整到这个特定的域。但是，请注意，这有一定的影响，“精确”位数函数qdist的结果的准确性。

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", see uerror for details.
对象的类"rvgt.ierror"，请参阅uerror的详细信息。


注意----------Note----------

It should be noted that xerror computes the difference between the approximate inversion function aqdist(u) and the given "exact" quantile function qdist. Thus one needs a quantile function qdist that is numerically (much) more accurate than aqdist.
应当指出，xerror计算的近似反演函数aqdist(u)和给定的“精确”位数函数qdist之间的差异。因此，人们需要一种位数功能qdist“”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>




参见----------See Also----------

See plot.rvgt.ierror for the syntax of the plotting method. See uerror for computing u-errors.
见plot.rvgt.ierror的语法作图法。见uerror为计算U的错误。


实例----------Examples----------


## Create a table of absolute x-errors for spline interpolation of[＃创建一个表为样条插值的的绝对X-错误]
## the inverse CDF of the standard normal distribution.[＃逆CDF的标准正态分布。]
aq <- 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。]
xerr <- xerror(n=1e5, aqdist=aq, qdist=qnorm, kind="abs")

## Plot x-errors[＃图X-错误]
plot(xerr)


## Same for the relative error.[＃一样的相对误差。]
## But this time we use a resolution of 500, and[＃但是这一次，我们使用了分辨率为500，和]
## we immediately plot the error.[＃我们立即绘制错误。]
xerr <- xerror(n=1e5, aqdist=aq, qdist=qnorm,
               res=500, kind="rel", plot=TRUE)


## 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")
xerrtn <- xerror(n=1e5, aqdist=aqtn, qdist=qnorm, trunc=c(0,1.5),
                 plot=TRUE)

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