R语言 skewtools包 KL.sn()函数中文帮助文档(中英文对照)

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KL.sn(skewtools)
KL.sn()所属R语言包：skewtools

                                         Kullback-Leibler divergence for univariate Skew-normal distributions
                                         单变量斜正态分布的Kullback-Leibler散度为

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute the Kullback-Leibler divergence measure between two univariate Skew-Normal distributions  given by its respective parameters
计算的Kullback-Leibler散度测量两个单变量斜正态分布之间通过其各自的参数


用法----------Usage----------


KL.sn(beta1, beta2)



参数----------Arguments----------

参数：beta1
a numerical vector of length = 3 with location, dispertion and shape parameters of the first distribution
长度为3的位置，第一分布的离散度和形状参数的数值的矢量


参数：beta2
a numerical vector of length = 3 with location, dispertion and shape parameters of the second distribution
长度为3的位置，所述第二分布的离散度和形状参数的数值的矢量


值----------Value----------


参数：Dkl
a numeric value corresponding to Kullback-Leibler divergence
一个数字值对应的Kullback-Leibler散度


参数：max.entropy
a numeric value corresponding to upper bound of Shannon entropy given by maximum entropy principle
一个数值对应的上界的香农熵最大熵原理


（作者）----------Author(s)----------



Javier E. Contreras-Reyes




参考文献----------References----------

Skew-Normal Distributions. Pre-print.
Skew-Elliptical Distributions. Scand. J. Stat., doi: 10.1111/j.1467-9469.2011.00774.x.

参见----------See Also----------

Jsn.test, entropy.skew
Jsn.test，entropy.skew


实例----------Examples----------


data(Mag27F)
length(Mag27F)
data1=Mag27F[Mag27F <=6][1:100]
hist(data1)
data2=Mag27F
hist(data2)

modelX=msn.fit(y=data1, plot.it=FALSE)$dp
modelY=msn.fit(y=data2, plot.it=FALSE)$dp
beta1=c(modelX$beta, modelX$Omega, modelX$alpha)
beta2=c(modelY$beta, modelY$Omega, modelY$alpha)

KL.sn(beta1, beta2)

entropy.skew(X=data1, family = "SN")
entropy.skew(X=data2, family = "SN")

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