DPQ-package | 密度、概率、分位数(‘DPQ’)计算 | ||
algdiv | 计算测井(伽马(b)/伽马(a+b公司))当b>=8时 | ||
all_mpfr | 数值实用程序.函数,常数 | ||
any_mpfr | 数值实用程序.函数,常数 | ||
bd0 | “dgamma()”的实用程序函数-纯R版本 | ||
Bern | 伯努利数 | ||
betaI | (对数)β近似值 | ||
b_chi | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
b_chiAsymp | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
c_dt | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
c_dtAsymp | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
c_pt | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
dchisqAsym | (非中心)卡方密度的近似值 | ||
dgamma.R | 伽马密度函数替代方案 | ||
dhyperBinMolenaar | 基于Molenaar二项式近似的超几何(点)概率 | ||
dnchisqBessel | (非中心)卡方密度的近似值 | ||
dnchisqR | (非中心)卡方密度的近似值 | ||
dnoncentchisq | (非中心)卡方密度的近似值 | ||
dntJKBf | 非中心t分布密度的算法与逼近 | ||
dntJKBf1 | 非中心t分布密度的算法与逼近 | ||
dpois_raw | “dgamma()”的实用程序函数-纯R版本 | ||
DPQ | 密度、概率、分位数(‘DPQ’)计算 | ||
dtWV | 非中心t分布密度。 | ||
f05lchoose | 对数二项式系数简单公式的R版本 | ||
format01prec | 用“精确”结果将数字格式化为0.1元 | ||
g2 | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
gnt | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
G_half | 数值实用程序.函数,常数 | ||
h | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
h0 | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
h1 | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
h2 | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
hnt | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
hyper2binomP | 超几何分布参数的二项式概率变换 | ||
lbetaI | (对数)β近似值 | ||
lbetaM | (对数)β近似值 | ||
lbetaMM | (对数)β近似值 | ||
lbeta_asy | (对数)β近似值 | ||
lb_chi0 | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
lb_chi00 | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
lb_chiAsymp | 计算E$chi_nu¥/sqrt(nu)对t-和chi分布有用 | ||
lfastchoose | 对数二项式系数简单公式的R版本 | ||
lgamma1p | 精确测井(伽马(一个filename_points_covered_by_landmarks))' | ||
lgamma1p. | 精确测井(伽马(一个filename_points_covered_by_landmarks))' | ||
lgamma1p_series | 精确测井(伽马(一个filename_points_covered_by_landmarks))' | ||
lgammaAsymp | 渐近对数伽马函数 | ||
log1mexp | 数值优化计算f(a)=log(1-exp(-a)) | ||
log1pmx | 准确的日志(1+x个)-x' | ||
logcf | 对数相关级数的连分式逼近 | ||
logQab_asy | (对数)β近似值 | ||
logr | 数值实用程序.函数,常数 | ||
logspace.add | 对数空间算法-加减法 | ||
logspace.sub | 对数空间算法-加减法 | ||
lssum | 计算有符号大和的和的对数 | ||
lsum | 正确计算(指数)和的对数 | ||
M_cutoff | 数值实用程序.函数,常数 | ||
M_LN2 | 数值实用程序.函数,常数 | ||
M_minExp | 数值实用程序.函数,常数 | ||
M_SQRT2 | 数值实用程序.函数,常数 | ||
newton | 简单的R级牛顿算法,大多出于教学的原因 | ||
okLongDouble | 数值实用程序.函数,常数 | ||
pbetaRv1 | 旧pbeta()的纯R实现 | ||
pchisqV | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
pchisqW | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
pchisqW. | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
pchisqW.R | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
pdhyper | 纯R版本的R的C级phyper() | ||
phyper1molenaar | 超几何分布的Molenaar正态逼近 | ||
phyper2molenaar | 超几何分布的Molenaar正态逼近 | ||
phyperAllBin | 用二项式近似计算超几何概率 | ||
phyperAllBinM | 用二项式近似计算超几何概率 | ||
phyperApprAS152 | 累积双曲分布的正态近似-AS 152 | ||
phyperBin.1 | 近似二项分布的超几何分布 | ||
phyperBin.2 | 近似二项分布的超几何分布 | ||
phyperBin.3 | 近似二项分布的超几何分布 | ||
phyperBin.4 | 近似二项分布的超几何分布 | ||
phyperBinMolenaar | 基于Molenaar二项式近似的超几何分布 | ||
phyperBinMolenaar.1 | 基于Molenaar二项式近似的超几何分布 | ||
phyperBinMolenaar.2 | 基于Molenaar二项式近似的超几何分布 | ||
phyperBinMolenaar.3 | 基于Molenaar二项式近似的超几何分布 | ||
phyperBinMolenaar.4 | 基于Molenaar二项式近似的超几何分布 | ||
phyperIbeta | 双曲分布的Pearson不完全Beta逼近 | ||
phyperPeizer | 累积双曲型方程的Peizer正态逼近 | ||
phyperR | R的原始phyper()算法的R-only版本 | ||
phyperR2 | 纯R版本的R的C级phyper() | ||
phypers | 四(4)个对称phyper()调用。 | ||
pl2curves | 绘制2条非中心分布曲线进行目视比较 | ||
plRpois | 计算泊松分布级数第i项的相对大小 | ||
pnbetaAppr2 | 非中心贝塔概率 | ||
pnbetaAppr2v1 | 非中心贝塔概率 | ||
pnbetaAS310 | 非中心贝塔概率 | ||
pnchi1sq | 特殊情况下非中心卡方分布的概率 | ||
pnchi3sq | 特殊情况下非中心卡方分布的概率 | ||
pnchisq | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqAbdelAty | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqBolKuz | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqIT | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqPatnaik | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqPearson | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqRC | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqSankaran_d | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqT93 | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqT93.a | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqT93.b | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqTerms | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisqV | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnchisq_ss | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
pnormL_LD10 | pnorm()的1-Phi(.)-Mill比率相关界限 | ||
pnormU_S53 | pnorm()的1-Phi(.)-Mill比率相关界限 | ||
pnt3150 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pnt3150.1 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntChShP94 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntChShP94.1 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntJW39 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntJW39.0 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntLrg | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntP94 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntP94.1 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntR | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
pntR1 | 非中心t概率分布的算法与逼近 | ||
ppoisD | “ppois()”泊松分布概率的直接计算 | ||
ppoisErr | “ppois()”泊松分布概率的直接计算 | ||
Qab_terms | (对数)β近似值 | ||
qbeta.R | 计算(近似)贝塔分布的分位数 | ||
qbetaAppr | 计算(近似)贝塔分布的分位数 | ||
qbetaAppr.1 | 计算(近似)贝塔分布的分位数 | ||
qbetaAppr.2 | 计算(近似)贝塔分布的分位数 | ||
qbetaAppr.3 | 计算(近似)贝塔分布的分位数 | ||
qbetaAppr.4 | 计算(近似)贝塔分布的分位数 | ||
qchisqAppr | 计算卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqAppr.0 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqAppr.1 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqAppr.2 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqAppr.3 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqAppr.R | 计算卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqApprCF1 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqApprCF2 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqCappr.2 | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqKG | 计算卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqN | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qchisqWH | 计算卡方分布的近似分位数 | ||
qgamma.R | 计算伽马分布的(近似)分位数 | ||
qgammaAppr | 计算伽马分布的(近似)分位数 | ||
qgammaApprKG | 计算伽马分布的(近似)分位数 | ||
qgammaApprSmallP | 计算伽马分布的(近似)分位数 | ||
qnchisqAbdelAty | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qnchisqAppr | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qnchisqBolKuz | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qnchisqPatnaik | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qnchisqPearson | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qnchisqSankaran_d | 计算非中心卡方分布的近似分位数 | ||
qnormAppr | “qnorm()”的近似值,即filename_edges_strength | ||
qnormR | 纯R版本的R'qnorm(),带有诊断和调整参数 | ||
qnormR1 | 纯R版本的R'qnorm(),带有诊断和调整参数 | ||
qnormUappr | “qnorm()”的近似值,即filename_edges_strength | ||
qs | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
qtAppr | 计算非中心t分布的近似分位数 | ||
r_pois | 计算泊松分布级数第i项的相对大小 | ||
r_pois_expr | 计算泊松分布级数第i项的相对大小 | ||
scalefactor | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
ss | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
ss2 | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
ss2. | 非中心卡方分布的(近似)概率 | ||
stirlerr | “dgamma()”的实用程序函数-纯R版本 | ||
sW | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
z.f | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
z.s | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
z0 | 非中心卡方概率的Wienergerm逼近 | ||
.dntJKBch | 非中心t分布密度的算法与逼近 | ||
.dntJKBch1 | 非中心t分布密度的算法与逼近 | ||
.qgammaApprBnd | 计算伽马分布的(近似)分位数 | ||
.suppHyper | 用二项式近似计算超几何概率 |