R语言 sde包 dcKessler()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

dcKessler(sde)
dcKessler()所属R语言包：sde

                                        Approximated conditional law of a diffusion process by Kessler's method
                                         近似条件的扩散过程中的法律凯斯勒的方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------


用法----------Usage----------


dcKessler(x, t, x0, t0, theta, d, dx, dxx, s, sx, sxx,
          log=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：x
vector of quantiles.
向量的位数。


参数：t
lag or time.
滞后时间。


参数：x0
the value of the process at time t0; see details.
值的过程在时间t0;见详情。


参数：t0
initial time.
初始时间。


参数：theta
parameter of the process; see details.
参数的过程中，看到的细节。


参数：log
logical; if TRUE, probabilities p are given as log(p).
逻辑;如果是TRUE，概率p是log(p)。


参数：d
drift coefficient as a function; see details.
漂移系数的函数，查看详细信息。


参数：dx
partial derivative w.r.t. x of the drift coefficient; see details.
偏导数w.r.t. x的漂移系数;查看详细信息。


参数：dxx
second partial derivative wrt x^2 of the drift coefficient; see details.
第二部分衍生WRT x^2的漂移系数;看到的细节。


参数：s
diffusion coefficient as a function; see details.
扩散系数为一个函数;见详情。


参数：sx
partial derivative w.r.t. x of the diffusion coefficient; see details.
偏导数w.r.t. x中的扩散系数;查看详细信息。


参数：sxx
second partial derivative w.r.t. x^2 of the diffusion coefficient; see details.
第二部分衍生w.r.t.的x^2中的扩散系数;查看详细信息。


Details

详细信息----------Details----------

This function returns the value of the conditional density of X(t) | X(t0) = x0 at point x.
这个函数返回值的条件密度X(t) | X(t0) = x0在点x。

All the functions d, dx, dxx, dt, s, sx,  and sxx must be functions of t, x, and theta.
所有的功能d，dx，dxx，dt，s，sx和sxx是的功能t，x和theta。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>x</td> <td> a numeric vector</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>x </ TD> <td>一个数值向量</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Stefano Maria Iacus



参考文献----------References----------

Kessler, M. (1997)  Estimation of an ergodic diffusion from discrete observations,  Scand. J. Statist., 24, 211-229.
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