R语言 sde包 linear.mart.ef()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

linear.mart.ef(sde)
linear.mart.ef()所属R语言包：sde

                                        Linear martingale estimating function
                                         线性鞅估计函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Apply a linear martingale estimating function to find estimates of the parameters of a process solution of a stochastic differential equation.
应用线性鞅估计函数找到一个过程解决方案的一个随机微分方程的参数估计。


用法----------Usage----------


linear.mart.ef(X, drift, sigma, a1, a2, guess, lower, upper,
      c.mean, c.var)



参数----------Arguments----------

参数：X
a ts object containing a sample path of an sde.
一个TS对象，其中包含的样本路径的SDE。


参数：drift
an expression for the drift coefficient; see details.
表达的漂移系数，查看详细信息。


参数：sigma
an expression for the diffusion coefficient; see details.
表达的扩散系数，查看详细信息。


参数：a1, a2
weights or instruments.
重量或工具。


参数：c.mean
expressions for the conditional mean.
表达式的条件均值。


参数：c.var
expressions for the conditional variance.
表达式的条件方差。


参数：guess
initial value of the parameters; see details.
的参数的初始值;见详情。


参数：lower
lower bounds for the parameters; see details.
下限的参数，详情请参阅。


参数：upper
upper bounds for the parameters; see details.
上界的参数;查看详细信息。


Details

详细信息----------Details----------

The function linear.mart.ef minimizes a linear martingale estimating function that is a particular case of the polynomial martingale estimating functions.
的功能linear.mart.ef最小化的线性鞅估计函数是一个特殊的情况下，多项式鞅估计函数。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>x</td> <td> a vector of estimates</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> x</ TD> <TD>一个向量的估计</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Stefano Maria Iacus



参考文献----------References----------

Bibby, B., Soerensen, M. (1995)  Martingale estimating functions for discretely  observed diffusion processes,  Bernoulli, 1, 17-39.

实例----------Examples----------


set.seed(123)
d <- expression(-1 * x)
s <- expression(1)
x0 <- rnorm(1,sd=sqrt(1/2))
sde.sim(X0=x0,drift=d, sigma=s,N=1000,delta=0.1) -> X

d <- expression(-theta * x)
  
linear.mart.ef(X, d, s, a1=expression(-x), lower=0, upper=Inf,
  c.mean=expression(x*exp(-theta*0.1)),
  c.var=expression((1-exp(-2*theta*0.1))/(2*theta)))

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。