R语言中pmvnorm用法？

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请问那位兄台能够帮我解释下R语言中pmvnorm的用法啊？我看API里是这样举例的。

library(mvtnorm)
m <- 3
sigma <- diag(3)
sigma[2,1] <- 3/5
sigma[3,1] <- 1/3
sigma[3,2] <- 11/15
pmvnorm(mean=rep(0, m), sigma, lower=rep(-Inf, m), upper=c(1,4,2))


谁可以帮我解释下pmvnorm参数具体的含义啊。在线等，谢谢了！！！！

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关键词：Norm ORM NOR R语言 Library library

有人知道吗？

mean=rep(0, m), sigma, lower=rep(-Inf, m), upper=c(1,4,2)
sigma 指 covariance matrix of dimension n
mean 指 一个数组包含多元正态分布每一维的均值
lower 和upper 指 要计算概率的x和y等的范围： 例如要计算 一个二维的normal的Pro（-1<x<8,-2<y<9) 就用lower=c(-1,-2),upper=c(8,9)

我没有实验过  但 http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/mvtnorm/html/pmvnorm.html应该是这个意思

xc72 发表于 2012-7-21 11:19
mean=rep(0, m), sigma, lower=rep(-Inf, m), upper=c(1,4,2)
sigma 指 covariance matrix of dimension ...

谢谢你的回复。此外还有2个疑点想你帮我解答下，谢谢了
sigma 指 covariance matrix of dimension n
mean 指 一个数组包含多元正态分布每一维的均值

上面的sigma为什么从API看出是定义的diag矩阵？也就是对角线为1的矩阵。这个sigma作何理解呢？
此外，mean是每一纬的均值，这个均值怎么算呢。？
可以举例说明下吗？谢谢了

为什么每一维的均值在API中定义都是rep(0,m)，为什么都是0呢？

r_user 发表于 2012-7-23 18:40
为什么每一维的均值在API中定义都是rep(0,m)，为什么都是0呢？

额  定义一个dignoal仅仅是为了创建一个n*n 的matrix  ，  然后让你自己去完善matrix中的其他元素
均值也是一个道理，先声明一个n维的数组，然后往里面填数，  例如该分布 x y 的 均值是 2和 3
  你就写  mean=rep（0,2）  
          mean=c（2,3）   
你用的是什么package呢？？？ 我在网上搜的 能用mvtnorm 是这个么？

xc72 发表于 2012-7-24 13:29
额  定义一个dignoal仅仅是为了创建一个n*n 的matrix  ，  然后让你自己去完善matrix中的其他元素
均值也 ...

你好，我说的是pmvnorm，可以再详细介绍下用法吗？谢谢了

求各位大神指教一二啊

r_user 发表于 2012-7-23 17:50
谢谢你的回复。此外还有2个疑点想你帮我解答下，谢谢了
sigma 指 covariance matrix of dimension n
me ...

额  这个很好理解啊。。你把对这个函数的input定义好
如 mean=c（1,2）； 这个不是计算出来的  是作为input给他的
  sigma 指的是 the covariance matrix of dimension n. Either corr or sigma can be specified. If sigma is given, the problem is standardized. If neither corr nor sigma is given, the identity matrix is used for sigma.  
例如我上面回复给的link的一个例子就是：
a <- pmvnorm(lower=-Inf, upper=c(2,2), sigma = diag(2)*2)
  这里sigma不是为一的对角阵了吧
所以这里就是随便什么对角阵就好  不一定是1；

如果用corr作为input的话就是

rep（0，m）这个是基本的编程套路，先建立一个新的data container，initialise using simple elements 然后 用循环对每一个位置赋值 。
所以  如果你要想要mean=c（1,2）
你就写mean=rep（0，2）；
mean【1】=1；
mean【2】=2；