R语言 gpls包 glpls1a.mlogit()函数中文帮助文档(中英文对照)

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glpls1a.mlogit(gpls)
glpls1a.mlogit()所属R语言包：gpls

                                        Fit MIRWPLS and MIRWPLSF model
                                         适合MIRWPLS和MIRWPLSF模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fit multi-logit Iteratively ReWeighted Least Squares (MIRWPLS) with an option of Firth's bias reduction procedure (MIRWPLSF) for multi-group classification
适合多的罗吉特迭代加权最小二乘（MIRWPLS弗斯的偏见减少程序（MIRWPLSF）多组分类选项）


用法----------Usage----------


glpls1a.mlogit(x, y, K.prov = NULL, eps = 0.001, lmax = 100, b.ini = NULL, denom.eps = 1e-20, family = "binomial", link = "logit", br = T)



参数----------Arguments----------

参数：x
n by p design matrix (with intercept term)
由p的设计矩阵N（截距项）


参数：y
response vector with class lables 1 to C+1 for C+1 group classification,  baseline class should be 1
响应向量类标贴1到C +1 C +1群分类，基线类应为1


参数：K.prov
number of PLS components
PLS的组件数


参数：eps
tolerance for convergence
收敛公差


参数：lmax
maximum number of iteration allowed  
迭代允许的最大数量


参数：b.ini
initial value of regression coefficients
回归系数的初始值


参数：denom.eps
small quanitity to guarantee nonzero denominator in deciding convergence
小quanitity非零分母，以保证在决定收敛


参数：family
glm family, binomial (i.e. multinomial here) is the only relevant one here  
GLM家庭，binomial（即多项式）是唯一相关的一


参数：link
link function, logit is the only one practically implemented now
链接功能，logit是唯一一个现在切实执行


参数：br
TRUE if Firth's bias reduction procedure is used
TRUE，如果用于弗斯的偏见减少程序


值----------Value----------


参数：coefficients
regression coefficient matrix
回归系数矩阵


参数：convergence
whether convergence is achieved
是否达到收敛


参数：niter
total number of iterations
迭代总数


参数：bias.reduction
whether Firth's procedure is used
弗斯的程序是否使用


作者（S）----------Author(s)----------


Beiying Ding, Robert Gentleman



参考文献----------References----------

generalized partial least squares.
estimation for generalized linear regression. Technometrics 38(4): 374-381.  

参见----------See Also----------

glpls1a,glpls1a.mlogit.cv.error, glpls1a.train.test.error,
glpls1a，glpls1a.mlogit.cv.error，glpls1a.train.test.error


举例----------Examples----------


x <- matrix(rnorm(20),ncol=2)
y <- sample(1:3,10,TRUE)
## no bias reduction and 1 PLS component[＃没有偏见减少1 PLS成分]
glpls1a.mlogit(cbind(rep(1,10),x),y,K.prov=1,br=FALSE)
## bias reduction[＃偏见减少]
glpls1a.mlogit(cbind(rep(1,10),x),y,br=TRUE)

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