❶ 怎么利用r语言做em算法估计混合双参数指数分布的数值模拟
建议你先看一下这本书:
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
然后用最基本的package "survival"
并参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语言的step函数中迭代计算AIC时 表达式-x1:x2中的冒号是什么意思
x1:x2表示x1和x2是交互变量，说明响应变量y与其中一个变量的关系依赖于另外一个变量
❸ r语言holt winter参数怎么估计的
还要看你的数据性质，有无时间线性趋势和季节变化。
❹ R语言可以做参数估计么
中f指定所要求解方程的函数:interval是一个数值向量，指定要求解的根的区间范围:或者用lower和upper分别指定区间的两个端点;tol表示所需的精度(收敛容忍度):maxiter为最人迭代次数。
如果遇到多元方程的求解，就需要利用rootSolve包的函数multiroot()来解方程组。multiroot()用于对n个非线性方程求解n个根，其要求完整的雅可比矩阵，采用Newton-Raphson方法。其调用格式为:
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指定所要求解的函数;由于使用的是牛顿迭代法，因而必须通过start给定根的初始值，其中的name属性还可以标记输出变量的名称;maxiter是允许的最大迭代次数;rtol和atol分别为相对误差和绝对误差，一般保持默认值即可;ctol也是一个用于控制迭代次数的标量，如果两次迭代的最大变化值小于ctol,那么迭代停止，得到方程组的根。
例如，己知某种保险产品在一个保单年度内的损失情况如下所示，其中给出了不同损失次数下的保单数，我们对损失次数的分布进行估计。已知分布类型是泊松(Poisson ) ,其样本均值即为参数λ的矩估计。
❺ 用R语言估计参数值 请帮忙解释下面这段R语言程序每句的含义，谢谢！
从第一行开始，N直到pai，都是赋值语句。其中x1和x2是长度为N，类型为十进制小数的向量。
runif是生成一个随机数，取值在-1到1之间。for循环语句生成具体的两个向量，即x1和x2，其中的每个数都用runif来生成。
紧接之后的if语句用来计数n，其条件为如果对于数值x1[i]和x2[i]，如果点（x1[i]，x2[i]）位于单位圆内，n就加1。一共循环N次。
最后就得出值pai = 4*n/N。
看下来不像是一个参数值估计程序。
❻ 如何用r语言写协方差矩阵的迭代
协方差矩阵计算用公式cov(x，y)=EXY－EX*EY。
在数学中，矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
❼ R语言中怎么实现SARIMA-GARCH模型的参数估计
对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显着性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型 对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出 AR模型的参数估计 GARCH
❽ 请教R语言copula参数估计的若干问题
r语言 怎么用copula计算var 解决方案1： 直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft();例如信号x y=fft(x);%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft(y);%对信号y傅里叶反变换到时域， 解决方案2： 工具箱埃IFFT()函数
❾ R语言参数估计c(0.0.0)中间的0要改为1吗
根据你的代码编程情况而定，一般来说不用改。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。