# R/poisson.R In poistweedie: Poisson-Tweedie exponential family models

```poisson <-
function (x, n, p, lambda1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE,
fonction = "PROBABILITE")
{
lambda <- double(length(lambda1))
mu <- double(length(lambda1))
y <- double(length(x))
if (lambda1 <= 0) {
print(lambda1)
stop("Erreur : la valeur de lambda1 doit etre strictement sup\'{e}rieure a 0")
}
if (p < exp(20)) {
print(p)
stop("Erreur : la valeur de p erreur doit sup\'{e}rieure a exp(10)")
}
lambda <- sqrt(lambda1)
theta0 <- -(lambda)
mu <- lambda
if (fonction == "PROBABILITE") {
y <- dpoistweedie(x, p, mu, lambda, theta0, log.p)
}
if (fonction == "FONCTION DE REPARTITION") {
y <- ppoistweedie(x, p, mu, lambda, theta0, lower.tail,
log.p)
}
if (fonction == "FONCTION QUANTILE") {
if (is.element(FALSE, 0 <= x && x <= 1) == TRUE) {
stop("Erreur : x doit etre compris entre 0 et 1.\n")
}
y <- qpoistweedie(x, p, mu, lambda, theta0, lower.tail,
log.p)
}
if (fonction == "FONCTION RANDOM") {
if (n < 0) {
print(n)
stop("Erreur : la valeur de n doit etre un entier naturel sup\'{e}rieure a 0 ")
}
y <- double(n)
y <- rpoistweedie(n, p, mu, lambda, theta0)
}
if (fonction == "FONCTION VARIANCE") {
theta0 = -(max(mu) + 1)
y <- varpt(mu, p, theta0)
}
y
}
```

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