R语言 mprobit包 pmnorm()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

pmnorm(mprobit)
pmnorm()所属R语言包：mprobit

                                        MVN Rectangle Probabilities
                                         MVN矩形概率

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Multivariate normal rectangle probabilities using Schervish's method
多元正常的矩形概率，使用舍维什的方法


用法----------Usage----------


pmnorm(lb, ub, mu, sigma, eps = 1.e-05)



参数----------Arguments----------

参数：lb
vector of lower limits of integral/probability
向量的组成/概率的下限


参数：ub
vector of upper limits of integral/probability  
矢量的积分/概率的上限


参数：mu
mean vector of the multivariate normal density  
均值向量的多元正态分布密度


参数：sigma
covariance matrix, it is assumed to be positive-definite
协方差矩阵，它被假定为是正定的


参数：eps
tolerance for integration
容忍整合


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>pr</td> <td>  probability of the multivariate normal rectangle region </td></tr> <tr valign="top"><td>perr</td> <td>  estimated accuracy </td></tr> <tr valign="top"><td>ifault</td> <td>  return codes from the referenced paper
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>pr </ TD> <TD>多元正常的矩形区域的概率</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“”> <TD>perr </ TD> <TD>估计的准确度</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> ifault </ TD> <TD>返回代码引用的论文

= 0 if no problems
= 0，如果没有问题

= 1 or 2 if eps too small
= 1或2，如果EPS太小

= 3 if dimension is not between 1 and 6 inclusive
= 3，如果尺寸是1和6之间的包容性

= 4 if covariance matrix is not positive-definite </td></tr> </table>
4，如果协方差矩阵是正定</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


H. Joe, Statistics Department, UBC



参考文献----------References----------

Schervish, M.J. (1984). Multivariate normal probabilities with error bound. Appl. Statist., 33, 81-94.

参见----------See Also----------

mvnapp.
mvnapp。


实例----------Examples----------



rh<-0.3
m<-2
a<-c(-1,-1)
b<-c(1,1)
mu<-rep(0,m)
s<-matrix(c(1,rh,rh,1),2,2)
print(pmnorm(a,b,mu,s))

m<-3
a<-c(-1,-1,-2)
b<-c(1,1,.5)
mu<-rep(0,m)
s<-matrix(c(1,rh,rh,rh,1,rh,rh,rh,1),3,3)
print(pmnorm(a,b,mu,s))

m<-4
a<-c(-1,-2.5,-2,-1.5)
b<-c(1.68,1.11,.5,.25)
mu<-rep(0,m)
s<-matrix(c(1,rh,rh,rh,rh,1,rh,rh,rh,rh,1,rh,rh,rh,rh,1),4,4)
print(pmnorm(a,b,mu,s))

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