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R语言 tmvtnorm包 dtmvt()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 10:47:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
dtmvt(tmvtnorm)
dtmvt()所属R语言包:tmvtnorm

                                        Truncated Multivariate Student t Density
                                         截断多元学生t密度

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function provides the joint density function for the truncated multivariate Student t distribution with mean vector equal to mean, covariance matrix sigma, degrees of freedom parameter df and  lower and upper truncation points lower and upper.
此功能提供了联合密度函数为截断多元学生t分布的均值向量等于mean,协方差矩阵sigma,程度的自由参数df和上限和下限截断点X>和lower。


用法----------Usage----------


dtmvt(x, mean = rep(0, nrow(sigma)), sigma = diag(length(mean)), df = 1,
lower = rep(-Inf, length = length(mean)),
upper = rep(Inf, length = length(mean)), log = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数:x
Vector or matrix of quantiles. If x is a matrix, each row is taken to be a quantile.
矢量或矩阵位数。如果x是一个矩阵,每一行是一个位数。


参数:mean
Mean vector, default is rep(0, nrow(sigma)).
均值向量,默认是:rep(0, nrow(sigma))。


参数:sigma
Covariance matrix, default is diag(length(mean)).
协方差矩阵,默认是diag(length(mean))。


参数:df
degrees of freedom parameter
度的自由参数


参数:lower
Vector of lower truncation points,  default is rep(-Inf, length = length(mean)).
矢量较低的截断点,默认是rep(-Inf, length = length(mean))。


参数:upper
Vector of upper truncation points,  default is rep( Inf, length = length(mean)).
向量上的截断点,默认是rep( Inf, length = length(mean))。


参数:log
Logical; if TRUE, densities d are given as log(d).
逻辑,如果TRUE,密度d的log(D)。


Details

详细信息----------Details----------

The Truncated Multivariate Student t Distribution is a conditional Multivariate Student t distribution  subject to (linear) constraints a ≤ \bold{x} ≤ b.
被截断的多元学生t分布是有条件的多元学生t分布(线性)的限制a ≤ \bold{x} ≤ b。

The density of the p-variate Multivariate Student t distribution with nu degrees of freedom is
密度p变量的多元学生t分布nu自由度是

The density of the truncated distribution f_{a,b}(x) with constraints a <= x <= b is accordingly
截断分布的密度f_{a,b}(x)有限制条件的a <= x <= b的是相应的


值----------Value----------

a numeric vector with density values
一个数值向量与密度值


(作者)----------Author(s)----------


Stefan Wilhelm <a href="mailto:wilhelm@financial.com">wilhelm@financial.com</a>



参考文献----------References----------

subject to linear constraints and the evaluation of constraint probabilities. http://www.biz.uiowa.edu/faculty/jgeweke/papers/paper47/paper47.pdf
Cambridge University Press

参见----------See Also----------

ptmvt and rtmvt for probabilities and random number generation in the truncated case,  see dmvt, rmvt and pmvt  for the untruncated multi-t distribution.
ptmvt和rtmvt的概率和随机数生成的截断的情况下,看到dmvt,rmvt和pmvt的untruncated-t分布的。


实例----------Examples----------


# Example[例子]

x1<-seq(-2, 3, by=0.1)
x2<-seq(-2, 3, by=0.1)

mean=c(0,0)
sigma=matrix(c(1, -0.5, -0.5, 1), 2, 2)
lower=c(-1,-1)


density<-function(x)
{
        z=dtmvt(x, mean=mean, sigma=sigma, lower=lower)
        z
}

fgrid <- function(x, y, f)
{
        z <- matrix(nrow=length(x), ncol=length(y))
        for(m in 1:length(x)){
                for(n in 1:length(y)){
                        z[m,n] <- f(c(x[m], y[n]))
                }
        }
        z
}

# compute multivariate-t density d for grid[计算多变量-T的密度d为网格]
d=fgrid(x1, x2, function(x) dtmvt(x, mean=mean, sigma=sigma, lower=lower))

# compute multivariate normal density d for grid[计算多因素对电网的正常密度d]
d2=fgrid(x1, x2, function(x) dtmvnorm(x, mean=mean, sigma=sigma, lower=lower))

# plot density as contourplot[图密度contourplot]
contour(x1, x2, d, nlevels=5, main="Truncated Multivariate t Density",
                xlab=expression(x[1]), ylab=expression(x[2]))

contour(x1, x2, d2, nlevels=5, add=TRUE, col="red")
abline(v=-1, lty=3, lwd=2)
abline(h=-1, lty=3, lwd=2)

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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。
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