❶ 怎麼利用r語言做em演算法估計混合雙參數指數分布的數值模擬
建議你先看一下這本書:
Modeling Survival Data Using Frailty Models
chap 2. Some Parametric Methods
2.1 Introction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2 Exponential Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3 Weibull Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4 Extreme Value Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5 Lognormal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.6 Gamma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.7 Loglogistic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.8 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . 30
2.9 Parametric Regression Models
chap 6. Estimation Methods for Shared Frailty Models
6.1 Introction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
6.2 Inference for the Shared Frailty Model . . . . . . . . . . 106
6.3 The EM Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
6.4 The Gamma Frailty Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.5 The Positive Stable Frailty Model . . . . . . . . . . . . . . 111
6.6 The Lognormal Frailty Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.6.1 Application to Seizure Data . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.7 Modified EM (MEM) Algorithm for Gamma Frailty Models 114
6.8 Application
然後用最基本的package "survival"
並參考你的模型可能用到的一些functions:
survreg(formula, data, weights, subset,na.action, dist="weibull",....)
survreg.distributions include "weibull", "exponential", "gaussian",
"logistic","lognormal" and "loglogistic"
frailty(x, distribution="gamma", ...)
distribution: either the gamma, gaussian or t distribution may be specified.
frailty.gamma(x, sparse = (nclass > 5), theta, df, eps = 1e-05,
method = c("em","aic", "df", "fixed"),...)
❷ R語言的step函數中迭代計算AIC時 表達式-x1:x2中的冒號是什麼意思
x1:x2表示x1和x2是交互變數，說明響應變數y與其中一個變數的關系依賴於另外一個變數
❸ r語言holt winter參數怎麼估計的
還要看你的數據性質，有無時間線性趨勢和季節變化。
❹ R語言可以做參數估計么
中f指定所要求解方程的函數:interval是一個數值向量，指定要求解的根的區間范圍:或者用lower和upper分別指定區間的兩個端點;tol表示所需的精度(收斂容忍度):maxiter為最人迭代次數。
如果遇到多元方程的求解，就需要利用rootSolve包的函數multiroot()來解方程組。multiroot()用於對n個非線性方程求解n個根，其要求完整的雅可比矩陣，採用Newton-Raphson方法。其調用格式為:
multiroot(f, start, maxiter = 100,
rtol = 1e-6, atol = 1e-8, ctol = 1e-8,
useFortran = TRUE, positive = FALSE,
jacfunc = NULL, jactype = "fullint",
verbose = FALSE, banp = 1, banddown = 1,
parms = NULL, ...)
f指定所要求解的函數;由於使用的是牛頓迭代法，因而必須通過start給定根的初始值，其中的name屬性還可以標記輸出變數的名稱;maxiter是允許的最大迭代次數;rtol和atol分別為相對誤差和絕對誤差，一般保持默認值即可;ctol也是一個用於控制迭代次數的標量，如果兩次迭代的最大變化值小於ctol,那麼迭代停止，得到方程組的根。
例如，己知某種保險產品在一個保單年度內的損失情況如下所示，其中給出了不同損失次數下的保單數，我們對損失次數的分布進行估計。已知分布類型是泊松(Poisson ) ,其樣本均值即為參數λ的矩估計。
❺ 用R語言估計參數值 請幫忙解釋下面這段R語言程序每句的含義，謝謝！
從第一行開始，N直到pai，都是賦值語句。其中x1和x2是長度為N，類型為十進制小數的向量。
runif是生成一個隨機數，取值在-1到1之間。for循環語句生成具體的兩個向量，即x1和x2，其中的每個數都用runif來生成。
緊接之後的if語句用來計數n，其條件為如果對於數值x1[i]和x2[i]，如果點（x1[i]，x2[i]）位於單位圓內，n就加1。一共循環N次。
最後就得出值pai = 4*n/N。
看下來不像是一個參數值估計程序。
❻ 如何用r語言寫協方差矩陣的迭代
協方差矩陣計算用公式cov(x，y)=EXY－EX*EY。
在數學中，矩陣是一個按照長方陣列排列的復數或實數集合，最早來自於方程組的系數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。
❼ R語言中怎麼實現SARIMA-GARCH模型的參數估計
對R做平穩性檢驗，結果顯示，在5%的顯著性水平下接受拒絕原假設，表明不存在 ... 在建立計量經濟模型時，總要選擇統計性質優良的模型 對上證指數收益率序列AR（3）模型進行條件異方差的ARCHLM檢驗（滯後8階），結果給出 AR模型的參數估計 GARCH
❽ 請教R語言copula參數估計的若干問題
r語言 怎麼用copula計算var 解決方案1： 直接用緝鼎光刮叱鈣癸水含驚ifft();例如信號x y=fft(x);%對信號傅里葉變換到頻域 z=ifft(y);%對信號y傅里葉反變換到時域， 解決方案2： 工具箱埃IFFT()函數
❾ R語言參數估計c(0.0.0)中間的0要改為1嗎
根據你的代碼編程情況而定，一般來說不用改。R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。