R语言Rfast包 zip.mle函数使用说明

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计数数据的最大似然估计。

zip.mle(x, tol = 1e-09)ztp.mle(x, tol = 1e-09)negbin.mle(x, type = 1, tol = 1e-09) binom.mle(x, N = NULL, tol = 1e-07)borel.mle(x)geom.mle(x, type = 1)logseries.mle(x, tol = 1e-09)poisson.mle(x)betageom.mle(x, tol = 1e-07)betabinom.mle(x, N, tol = 1e-07)

x : 具有离散值数据的向量。

type : 这个论点是为负二项式和几何分布。在负二项式中，你可以选择你喜欢的方式。类型1适用于小样本量，而类型2适用于大样本量，速度更快。对于几何，它与它的两种形式有关。类型1表示最小值为零的情况，类型2表示最小值为1的情况。

N : 这仅适用于二项分布，指定成功的总数。如果为空，则由数据。它也可以是成功的载体。

tol : 默认情况下，最大化停止的公差级别设置为1e-09。

x < - rpois(100, 2)res< - zip.mle(x)res< - poisson.mle(x)## small difference in the two log-likelihoods as expected.

x < - rpois(100, 10)x[x == 0 ] < - 1res< - ztp.mle(x)res< - poisson.mle(x)## significant difference in the two log-likelihoods.

x < - rnbinom(100, 10, 0.6)res< - poisson.mle(x)res< - negbin.mle(x)