SemiparChangePoint(sac)
SemiparChangePoint()所属R语言包：sac
Semiparametric Test of Change-point(s) with One-change or Epidemic Alternative
变化或流行另类的半参数变点测试（S）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate test statistics, loglikelihood function and estimate unknown parameters in the semiparametric model.
计算检验统计量，loglikelihood功能和半参数模型的估计未知参数。
用法----------Usage----------
SemiparChangePoint(x, alternative = c("one.change", "epidemic"),
adj.Wn = FALSE, tol = 1e-07, maxit = 50, trace = FALSE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：x
a numeric vector or matrix containing the data, one row per observation;
包含的数据，每一个行观察的一个数值向量或矩阵;
参数：alternative
a character string specifying the alternative hypothesis, must be one of "one-change" (default) or "epidemic". You can specify just the initial letter.
一个字符串，指定其他假设，必须是之一"one-change"（默认）或"epidemic"。您可以只指定的首字母。
参数：tol
the desired accuracy (convergence tolerance), an argument of glm.control.
所需的精度（收敛公差）的参数glm.control。
参数：adj.Wn
logical indicating if Wn should be adjusted or not for "epidemic" alternative.
逻辑表明，如果Wn应调整或不"epidemic"替代。
参数：maxit
the maximum number of iterations, an argument of glm.control.
最大的迭代次数的参数glm.control。
参数：trace
logical indicating if output should be produced for each iteration, an argument of glm.control.
逻辑表明，如果输出应为每次迭代中，一个参数的glm.control。
参数：...
other future arguments
未来其他参数
Details
详细信息----------Details----------
Model: log{ g(x)/f(x)}=exp{alpha+beta'T(x)} , where f(x) and g(x) are the density (frequency) functions of the two hypothesized populations, and T(x) can be chosen as T(x)=x or T(x)=(x,x^2). The procedure will fail when there is separation in the data in the sense of Albert \& Anderson(1984, Biometrika) and Santner \& Duffy (1986, Biometrika). In this case, the change-point(s) may be detected easily using nonparametric method based on cumsum. Currently, this function does not check whether the data is separated.
型号：log{ g(x)/f(x)}=exp{alpha+beta'T(x)}，其中f(x)和g(x)是两个假设人口密度（频率）功能，和T(x)可以选择T(x)=x或 T(x)=(x,x^2)。伟业在这个意义上的数据时有分离的过程将失败\＆安德森（1984年，生物统计），Santner \＆达菲（1986年，生物统计）。在这种情况下，变化点（s）可以被容易地检测到基于cumsum使用非参数方法。目前，这个函数不检查数据是否被分离。
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>k.hat </td> <td> change-point estimate</td></tr> <tr valign="top"><td>m.hat </td> <td> second change-point estimate for "epidemic" alternative</td></tr> <tr valign="top"><td>ll </td> <td> loglikelihood function</td></tr> <tr valign="top"><td>Sn </td> <td> likelihood ratio test statistic for "one-change" alternative</td></tr> <tr valign="top"><td>Vn </td> <td> test statistic based integal of weighted likelihood ratio for "epidemic" alternative</td></tr> <tr valign="top"><td>Wn </td> <td> test statistic based supremum of weighted likelihood ratio for "epidemic" alternative</td></tr> <tr valign="top"><td>alpha.hat </td> <td> estimate of alpha</td></tr> <tr valign="top"><td>beta.hat </td> <td> estimate of beta</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> k.hat </ TD> <TD>变点估计</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“顶部“> <TD> m.hat </ TD> <TD>第二个变点估计的"epidemic"另类</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> X> </ TD> <TD> loglikelihood功能</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>ll </ TD> <TD>似然比检验统计量为Sn 另类</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>"one-change" </ TD> <TD>加权似然比检验统计量的固有领土为Vn 替代</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> "epidemic" </ TD> <TD>检验统计量的基础上确界的加权似然比Wn 另类</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> "epidemic" </ TD> <TD>估计alpha.hat </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> alpha </ TD> <TD>估计beta.hat </ TD> </ TR> </ TABLE>
注意----------Note----------
Statistic Wn need be adjusted only for one dimensional observations
统计Wn需要进行调整仅适用于一维的观察
（作者）----------Author(s)----------
Zhong Guan <a href="mailto:zguan@iusb.edu">zguan@iusb.edu</a>
参考文献----------References----------
Guan, Z.(2001) Some Results About Empirical Likelihood Method, Ph.D. Thesis, The University of Toledo.
Guan, Z.(2004) A semiparametric change-point model, Biometrika, 91, 4, 849–862.
Guan, Z. Semiparametric Tests for Change-points with Epidemic Alternatives.
参见----------See Also----------
schapt, p.OneChange, p.Epidemic.Vn,
schapt，p.OneChange，p.Epidemic.Vn，
实例----------Examples----------
require(sac) #load the package[加载包]
# one-change alternative[变化的替代]
k<-10
n<-30
x<-rnorm(n,0,1)
x[(k+1):n]<-x[(k+1):n]+1.5
SemiparChangePoint(x, alternative = "one.change")
# epidemic alternative[流行另类]
k<-5
m<-10
n<-20
x<-rnorm(n,0,1)
x[(k+1):m]<-x[(k+1):m]+1.5
SemiparChangePoint(x, alternative = "epidemic")
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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 2012-9-29 21:24:01
