R语言 VGAM包 Lomax()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Lomax(VGAM)
Lomax()所属R语言包：VGAM

                                        The Lomax Distribution
                                         洛马克斯分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Density, distribution function, quantile function and random generation for the Lomax distribution with scale parameter scale and shape parameter q.
密度，分布函数，分位数函数和尺度参数scale和形状参数q的洛马克斯分布与随机生成。


用法----------Usage----------


dlomax(x, scale = 1, shape3.q, log = FALSE)
plomax(q, scale = 1, shape3.q)
qlomax(p, scale = 1, shape3.q)
rlomax(n, scale = 1, shape3.q)



参数----------Arguments----------

参数：x, q
vector of quantiles.
向量的位数。


参数：p
vector of probabilities.
向量的概率。


参数：n
number of observations. If length(n) > 1, the length is taken to be the number required.
若干意见。如果length(n) > 1，长度所需的数量。


参数：scale
scale parameter.
尺度参数。


参数：shape3.q
shape parameter.
形状参数。


参数：log
Logical. If log = TRUE then the logarithm of the density is returned.  
逻辑。如果log = TRUE然后返回的密度的对数。


Details

详细信息----------Details----------

See lomax, which is the VGAM family function for estimating the parameters by maximum likelihood estimation.
lomax，这是VGAM家庭功能的参数估计的最大似然估计。


值----------Value----------

dlomax gives the density, plomax gives the distribution function, qlomax gives the quantile function, and rlomax generates random deviates.
dlomax给出了密度，plomax给出了分布函数，qlomax给出了分位数的功能，和rlomax随机产生的偏离。


注意----------Note----------

The Lomax distribution is a special case of the 4-parameter generalized beta II distribution.
洛玛克斯分布是一个特殊的情况下，4  - 参数广义测试II分布。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, Hoboken, NJ, USA: Wiley-Interscience.

参见----------See Also----------

lomax, genbetaII.
lomax，genbetaII。


实例----------Examples----------


ldata = data.frame(y = rlomax(n = 2000, 6, 2))
fit = vglm(y ~ 1, lomax(ishape3.q = 2.1), ldata, trace = TRUE, crit = "coef")
coef(fit, matrix = TRUE)
Coef(fit)

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