R语言 VGAM包 levy()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

levy(VGAM)
levy()所属R语言包：VGAM

                                         Levy Distribution Family Function
                                         Levy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 Levy distribution by maximum likelihood estimation.
估计Levy分布的两个参数的最大似然估计。


用法----------Usage----------


levy(delta = NULL, link.gamma = "loge", earg=list(),
     idelta = NULL, igamma = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：delta
Location parameter. May be assigned a known value, otherwise it is estimated (the default).  
位置参数。可能被分配一个已知的值，否则估计（默认值）。


参数：link.gamma
Parameter link function for the (positive) gamma parameter.  See Links for more choices.  
的（正）gamma参数参数链接功能。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：idelta
Initial value for the delta parameter (if it is to be estimated). By default, an initial value is chosen internally.  
delta参数的初始值（如果它是估计）。默认情况下，初始值是内部选择。


参数：igamma
Initial value for the gamma parameter. By default, an initial value is chosen internally.  
的初始值gamma参数。默认情况下，初始值是内部选择。


Details

详细信息----------Details----------

The Levy distribution is one of three stable distributions whose density function has a tractable form.  The formula for the density is
Levy分布是稳定分布的密度函数有一个容易处理的形式之一。密度的公式是

where delta<y<Inf and gamma>0. The mean does not exist.
delta<y<Inf和gamma>0。的平均值不存在。


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。


注意----------Note----------

If delta is given, then only one parameter is estimated and the default is eta1=log(gamma).  If delta is not given, then eta2=delta.
如果delta给定的，那么只有一个参数估计，默认的是eta1=log(gamma)。 delta如果没有给出，然后eta2=delta。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Stable Distributions: Models for Heavy Tailed Data.

参见----------See Also----------

The Nolan article is at http://academic2.american.edu/~jpnolan/stable/chap1.pdf.
在诺兰的文章是http://academic2.american.edu/~jpnolan/stable/chap1.pdf的。


实例----------Examples----------


nn = 1000; delta = 0
mygamma = 1         # log link ==&gt; 0 is the answer[log链接==> 0，答案是]
ldat = data.frame(y = delta + mygamma/rnorm(nn)^2) # Levy(mygamma, delta)[利维（mygamma，Delta）]

# Cf. Table 1.1 of Nolan for Levy(1,0)[比照。表1.1诺兰列维（1,0）]
with(ldat, sum(y &gt; 1) / length(y))  # Should be 0.6827[应该是0.6827]
with(ldat, sum(y &gt; 2) / length(y))  # Should be 0.5205[应该是0.5205]

fit = vglm(y ~ 1, levy(delta=delta), ldat, trace=TRUE) # 1 parameter[1参数]
fit = vglm(y ~ 1, levy(idelta=delta, igamma=mygamma),
           ldat, trace=TRUE)    # 2 parameters[2个参数]
coef(fit, matrix=TRUE)
Coef(fit)
summary(fit)
head(weights(fit, type="w"))

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