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R语言 VGAM包 normal1()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 15:45:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
normal1(VGAM)
normal1()所属R语言包:VGAM

                                         Univariate Normal Distribution
                                         单变量正态分布

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Maximum likelihood estimation of the two parameters of a univariate normal distribution.
最大似然估计的单变量正态分布的两个参数。


用法----------Usage----------


normal1(lmean = "identity", lsd = "loge", lvar = "loge",
        emean = list(), esd = list(), evar = list(),
        var.arg = FALSE, imethod = 1, isd = NULL, parallel = FALSE,
        intercept.apply = FALSE, zero = -2)



参数----------Arguments----------

参数:lmean, lsd, lvar
Link functions applied to the mean and standard deviation/variance. See Links for more choices. Being positive quantities, a log link is the default for the standard deviation and variance (see var.arg).  
施加到链接功能的均值和标准偏差/方差。见Links更多的选择。积极的数量,log链接是默认的标准差和方差(见var.arg“)。


参数:emean, esd, evar
List. Extra argument for the links. 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:var.arg
Logical. If TRUE then the second parameter is the variance and lsd and esd are ignored, else the standard deviation is used and lvar and evar are ignored.  
逻辑。如果TRUE然后第二个参数是方差和lsd和esd被忽略了,其他的标准差是用来和lvar和evar将被忽略。


参数:imethod, parallel, isd, intercept.apply, zero
See CommonVGAMffArguments for more information. If lmean = loge then try imethod = 2. Argument intercept.apply refers to whether the parallelism constraint is applied to the intercept too.  
见CommonVGAMffArguments更多信息。如果lmean = loge然后尝试imethod = 2。参数intercept.apply是指的并行约束是否被施加到截距太。


Details

详细信息----------Details----------

This fits a linear model (LM) as the first linear/additive predictor. So, by default, this is just the mean. By default, the log of the standard deviation is the second linear/additive predictor. The Fisher information matrix is diagonal. This VGAM family function can handle multiple responses.
这符合线性模型(LM)作为第一线性/添加剂预测。因此,默认情况下,这是刚刚的意思。默认情况下,log的标准差是第二个线性/添加剂的预测中。 Fisher信息矩阵是对角。这VGAM家庭功能,可以处理多个响应。


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----------

Yet to do: allow an argument such as sameSD that enables the standard devations to be the same.
然而,要做到:让一个参数,如sameSD,使的的标准devations是相同的。


(作者)----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Statistical Distributions, New York: Wiley-Interscience, Third edition.

参见----------See Also----------

gaussianff, posnormal1, mix2normal1, Qvar, tobit, cennormal1, fnormal1, skewnormal1, dcennormal1, huber, studentt, binormal, dnorm.
gaussianff,posnormal1,mix2normal1,Qvar,tobit,cennormal1,fnormal1,skewnormal1,dcennormal1,huber,studentt,binormal,dnorm。


实例----------Examples----------


ndata <- data.frame(x2 = rnorm(nn <- 200))
ndata <- transform(ndata,
                   y1 = rnorm(nn, mean = 1-3*x2, sd = exp(1+0.2*x2)),
                   y2 = rnorm(nn, mean = 1+2*x2, sd = exp(1+  2*x2)^0.5),
                   y3 = rnorm(nn, mean = 1+2*x2, sd = exp(1+  2*x2)^0.5))
fit1 <- vglm(y1 ~ x2, normal1(zero = NULL), ndata, trace = TRUE)
coef(fit1, matrix = TRUE)
fit2 <- vglm(cbind(y2, y3) ~ x2, data = ndata, trace = TRUE,
             normal1(var = TRUE, parallel = TRUE,
                     intercept.apply = TRUE, zero = NULL))
coef(fit2, matrix = TRUE)

# Generate data from N(mu = theta = 10, sigma = theta) and estimate theta.[生成从N(亩=θ= 10,σ=θ),并估计THETA的数据。]
theta <- 10
ndata <- data.frame(y = rnorm(100, m = theta, sd = theta))
fit <- vglm(y ~ 1, normal1(lsd = "identity"), ndata,
            constraints = list("(Intercept)" = rbind(1, 1)))
coef(fit, matrix = TRUE)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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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