simbvh(SAPP)
simbvh()所属R语言包:SAPP
Simulation of Bi-variate Hawkes' Mutually Exciting Point Processes
的双变量Hawkes的共同兴奋点过程模拟
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Perform the simulation of bi-variate Hawkes' mutually exciting point processes. The response functions are parameterized by the Laguerre-type polynomials.
双变量Hawkes的相互令人兴奋的点过程进行模拟。响应函数的的拉盖尔型多项式参数。
用法----------Usage----------
simbvh(interval,axx=NULL,axy=NULL,axz=NULL,ayx=NULL,ayy=NULL,ayz=NULL,
c,d,c2,d2,ptxmax,ptymax)
参数----------Arguments----------
参数:interval
length of time interval in which events take place.
的时间间隔的长度,其中的事件发生。
参数:axx
coefficients of Laguerre polynomial (lgp) of the transfer function (= response function) from the data events x to x (trf; x –> x).
的的Laguerre多项式(LGP)的传递函数(=响应函数)从数据事件x到x(TRF的系数等,x - > x)的。
参数:axy
coefficients of lgp (trf; y –> x).
LGP(TRF,Y - > X)的系数。
参数:ayx
coefficients of lgp (trf; x –> y).
LGP(TRF,X - > Y)的系数。
参数:ayy
coefficients of lgp (trf; y –> y).
LGP(TRF Y - > Y)的系数。
参数:axz
coefficients of polynomial for x data.
系数多项式x数据。
参数:ayz
coefficients of polynomial for y data.
多项式系数y的数据。
参数:c
exponential coefficient of lgp corresponding to xx.
LGP为xx对应的指数系数。
参数:d
exponential coefficient of lgp corresponding to xy.
LGP为xy对应的指数系数。
参数:c2
exponential coefficient of lgp corresponding to yx.
指数系数导光板对应YX。
参数:d2
exponential coefficient of lgp corresponding to yy.
指数系数LGP相应的YY。
参数:ptxmax
an upper bound of trend polynomial corresponding to xz.
上必然的趋势多项式对应的XZ。
参数:ptymax
an upper bound of trend polynomial corresponding to yz.
上必然的趋势多项式对应的YZ。
值----------Value----------
参数:x
simulated data X.
模拟数据X。
参数:y
simulated data Y.
模拟数据Y
参考文献----------References----------
TIMSAC84: STATISTICAL ANALYSIS OF SERIES OF EVENTS (TIMSAC84-SASE) VERSION 2. The Institute of Statistical Mathematics.
IEEE Information Theory, IT-27, pp.23-31.
实例----------Examples----------
simbvh(interval=20000,
axx=0.01623,
axy=0.007306,
axz=c(0.006187, -0.00000023),
ayz=c(0.0046786, -0.00000048, 0.2557e-10),
c=0.4032,d=0.0219,c2=1.0,d2=1.0,
ptxmax=0.0062,ptymax=0.08)
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