exppoisson(VGAM)
exppoisson()所属R语言包:VGAM
Exponential Poisson Distribution Family Function
指数泊松分布家庭功能
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimates the two parameters of the exponential Poisson distribution by maximum likelihood estimation.
估计这两个参数的指数泊松分布的最大似然估计。
用法----------Usage----------
exppoisson(llambda = "loge", lbetave = "loge", elambda = list(),
ebetave = list(), ilambda = 1.1, ibetave = 2,
zero = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:llambda, lbetave
Link function for the two positive parameters. See Links for more choices.
两个正参数的链接功能。见Links更多的选择。
参数:elambda, ebetave
List. Extra argument for each of the links. See earg in Links for general information.
列表。每个环节的额外参数。见earg中Links的一般信息。
参数:ilambda, ibetave
Numeric. Initial values for the lambda and betave parameters. Currently this function is not intelligent enough to obtain better initial values.
数字。 lambda和betave参数的初始值。目前,这个功能是不足够的智能,以获得更好的初始值。
参数:zero
See CommonVGAMffArguments.
见CommonVGAMffArguments。
Details
详细信息----------Details----------
The exponential Poisson distribution has density function
指数泊松分布密度函数
where y > 0 and the parameters shape, a, and scale, b, are positive. The distribution implies a population facing discrete hazard rates which are multiples of a base hazard. This VGAM family function requires the hypergeo package (to use their genhypergeo function).
其中y > 0和参数形状,a,和规模,b,是积极的。人口的分布意味着面临离散的危险率的倍数的基础的危险。这VGAM家庭功能需要hypergeo包(使用genhypergeo功能)。
值----------Value----------
An object of class "vglmff" (see vglmff-class). The object is used by modelling functions such as vglm and vgam.
类的一个对象"vglmff"(见vglmff-class)。该对象被用于建模功能如vglm和vgam。
警告----------Warning ----------
This VGAM family function does not work properly!
这VGAM家庭功能无法正常工作!
(作者)----------Author(s)----------
J. G. Lauder, jamesglauder@gmail.com
参考文献----------References----------
A new lifetime distribution. Computational Statistics and Data Analysis, 51, 4497–4509.
参见----------See Also----------
dexppois, exponential, poisson.
dexppois,exponential,poisson。
实例----------Examples----------
## Not run: [#不运行:]
lambda = exp(1); betave = exp(2)
rdata = data.frame(y = rexppois(n = 1000, lambda, betave))
library(hypergeo)
fit = vglm(y ~ 1, exppoisson, rdata, trace = TRUE)
c(with(rdata, mean(y)), head(fitted(fit), 1))
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)
summary(fit)
## End(Not run)[#(不执行)]
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