hypersecant(VGAM)
hypersecant()所属R语言包:VGAM
Hyperbolic Secant Distribution Family Function
双曲正割分布族功能
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimation of the parameter of the hyperbolic secant distribution.
双曲正割分布的参数估计。
用法----------Usage----------
hypersecant(link.theta = "elogit", earg = if(link.theta == "elogit")
list(min = -pi/2, max = pi/2) else list(), init.theta = NULL)
hypersecant.1(link.theta = "elogit", earg = if(link.theta == "elogit")
list(min = -pi/2, max = pi/2) else list(), init.theta = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:link.theta
Parameter link function applied to the parameter theta. See Links for more choices.
参数链接功能的参数theta。见Links更多的选择。
参数:earg
List. Extra argument for the link. See earg in Links for general information.
列表。额外的参数的链接。见earg中Links的一般信息。
参数:init.theta
Optional initial value for theta. If failure to converge occurs, try some other value. The default means an initial value is determined internally.
可选的初始值theta。如果收敛失败时,尝试一些其他的价值。默认的装置内部确定一个初始值。
Details
详细信息----------Details----------
The probability density function of the hyperbolic secant distribution is given by
双曲正割分布的概率密度函数,由下式给出
for parameter pi/2 < theta < pi/2 and all real y. The mean of Y is tan(theta) (returned as the fitted values).
参数pi/2 < theta < pi/2和所有真正的y。平均Y是tan(theta)(返回的拟合值)。
Another parameterization is used for hypersecant.1(). This uses
另一种参数化用于hypersecant.1()。这将使用
for parameter pi/2 < theta < pi/2 and 0 < y < 1. Then the mean of Y is 0.5 + theta/pi (returned as the fitted values) and the variance is (pi^2 - 4*theta^2) / (8*pi^2).
参数pi/2 < theta < pi/2和0 < y < 1。然后Y平均0.5 + theta/pi(拟合值)返回,的方差是(pi^2 - 4*theta^2) / (8*pi^2)。
For both parameterizations Newton-Raphson is same as Fisher scoring.
对于这两个参数化牛顿 - 拉夫逊费舍尔得分是一样的。
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,vgam。
(作者)----------Author(s)----------
T. W. Yee
参考文献----------References----------
The Theory of Dispersion Models. London: Chapman & Hall.
参见----------See Also----------
elogit.
elogit。
实例----------Examples----------
hdata = data.frame(x = rnorm(nn <- 200))
hdata = transform(hdata, y = rnorm(nn)) # Not very good data![没有很好的数据!]
fit = vglm(y ~ x, hypersecant, hdata, trace = TRUE, crit = "coef")
coef(fit, matrix = TRUE)
fit@misc$earg
# Not recommended:[不推荐使用:]
fit = vglm(y ~ x, hypersecant(link = "identity"), hdata, trace = TRUE)
coef(fit, matrix = TRUE)
fit@misc$earg
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