R语言 SAPP包 eptren()函数中文帮助文档(中英文对照)

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eptren(SAPP)
eptren()所属R语言包：SAPP

                                        Maximum Likelihood Estimates of Intensity Rates
                                         最大似然估计强度价格

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute the maximum likelihood estimates of intensity rates of either exponential polynomial or exponential Fourier series of non-stationary Poisson process models.
计算强度率“指数多项式或指数傅立叶级数的非平稳泊松过程模型的最大似然估计。


用法----------Usage----------


eptren(data, mag=NULL, threshold=0.0, nparam, nsub, cycle=0, tmpfile=NULL, nlmax=1000, plot=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：data
point process data.
点过程数据。


参数：mag
magnitude.
级。


参数：threshold
threshold magnitude.
阈值的大小。


参数：nparam
maximum number of parameters.
最大数量的参数。


参数：nsub
number of subdivisions in either (0,t) or (0,cycle), where t is the length of observed time interval of points.
在任一的细分数目（0，t）或（0，cycle），其中t是观察到的点的时间间隔的长度。


参数：cycle
periodicity to be investigated days in a Poisson process model. If zero (default) fit an exponential polynomial model.
周期性天泊松过程模型进行调查。如果为零（默认）适合指数多项式模型。


参数：tmpfile
write the process of minimizing by davidon-fletcher-powell procedure to tmpfile. If "" print the process to the standard output and if NULL (default) no report.
写的过程中，最大限度地减少由davidon  - 弗莱彻 - 鲍威尔程序，以tmpfile。如果“打印到标准输出如果没有报告NULL（默认）。


参数：nlmax
the maximum number of steps in the process of minimizing.  
最小化的过程中的步骤的最大数目。


参数：plot
logical. If TRUE (default) intensity rates are plotted.
逻辑。如果是TRUE（默认）强度率曲线。


Details

详细信息----------Details----------

This function computes the maximum likelihood estimates (MLEs) of the coefficients A_1, A_2, ..., A_n is an exponential polynomial
此函数计算的系数最大似然估计（极大似然估计）A_1, A_2, ..., A_n是一个指数多项式

or A_1, A_2, B_2, ..., A_n, B_n in a Poisson process model with an intensity taking the form of an exponential Fourier series
或A_1, A_2, B_2, ..., A_n, B_n的泊松过程模型的强度指数傅立叶级数的形式

which represents the time varying rate of occurrence (intensity function) of earthquakes in a region.
这表示发生的时间变化率（强度函数）的区域中的地震。

These two models belong to the family of non-stationary Poisson process. The optimal order n can be determined by minimize the value of the Akaike Information Criterion (AIC).
这两款车型都属于非平稳泊松过程的家人。可以决定的赤池信息准则（AIC）值最小化的最优顺序n。


值----------Value----------


参数：aic
AIC.
AIC。


参数：param
parameters.
参数。


参数：aicmin
minimum AIC.
最小AIC。


参数：maice.order
number of parameters of minimum AIC.
数最小AIC参数。


参数：time
time ( cycle=0 ) or superposed occurrence time ( cycle>0 ).
时间（cycle= 0），或重叠的发生时间（cycle> 0）。


参数：intensity
intensity rates.
强度率。


参考文献----------References----------

TIMSAC84: STATISTICAL ANALYSIS OF SERIES OF EVENTS (TIMSAC84-SASE) VERSION 2. The Institute of Statistical Mathematics.
Computer Science Monographs, No.33, Statistical Analysis of Seismicity - updated version (SASeies2006). The Institute of Statistical Mathematics.

实例----------Examples----------


## The Occurrence Times Data of 627 Brastings[＃发生次数的627 Brastings的数据]
  data(Brastings)
  eptren(Brastings,,, 10, 1000)      # exponential polynomial trend fitting[指数多项式趋势拟合]

  eptren(Brastings,,, 10, 1000, 1)   # exponential fourier series fitting[指数傅立叶级数拟合]

## Poisson Process data[＃泊松过程的数据]
  data(PoissonData)
  eptren(PoissonData,,, 10, 1000)      # exponential polynomial trend fitting[指数多项式趋势拟合]

  eptren(PoissonData,,, 10, 1000, 1)   # exponential fourier series fitting[指数傅立叶级数拟合]

## The aftershock data of 26th July 2003 earthquake of M6.2[＃2003年7月26日的6.2级大地震的余震数据]
  data(main2003JUL26)
  x <- main2003JUL26
  eptren(x$time, x$magnitude,, 10, 1000)      # exponential polynomial trend fitting[指数多项式趋势拟合]

  eptren(x$time, x$magnitude,, 10, 1000, 1)   # exponential fourier series fitting[指数傅立叶级数拟合]

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