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For.MC3.REG(BMA)
For.MC3.REG()所属R语言包：BMA

                                         Helper function for MC3.REG
                                         Helper功能MC3.REG

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Helper function for MC3.REG which implements each step of the Metropolis-Hastings algorithm.
Helper功能MC3.REG的Metropolis-Hastings算法实现的每一步。


用法----------Usage----------


For.MC3.REG(i, g, Ys, Xs, PI, K, nu, lambda, phi, outs.list)



参数----------Arguments----------

参数：i
the current iteration number.
当前迭代次数。


参数：g
a list containing the current state and the history of the Markov-Chain. This list is in the same form as the return value (see the 'value' section below):     
一个列表，其中包含的当前状态和历史的马尔可夫链。此列表中的返回值（请参阅下面的“价值”一节）相同的形式：

M0.vara logical vector specifying the variables in the current model.  
M0.vara逻辑向量，指定在当前模型中的变量。

M0.outa logical vector specifying the outliers in the current model.  
在当前模型中指定的离群值M0.outa逻辑向量。

M0.1a number representing the variables in the current model in binary form.  
M0.1a数字，表示以二进制形式在当前模型中的变量。

M0.2a number represnting the outliers in the current model in binary form.  
M0.2a的数量represnting的异常值以二进制形式在目前的模型。

outcntthe number of potential outliers     
outcntthe潜在离群值数目


参数：Ys
the vector of scaled responses.
的向量缩放回应。


参数：Xs
the matrix of scaled covariates.
矩阵的规模的变量。


参数：PI
a hyperparameter indicating the prior probability of an outlier.   The default values are 0.1 if the data set has less than 50 observations, 0.02 otherwise.  
一个超参数的先验概率的离群值。默认值是0.1，如果数据集具有小于50观测，0.02否则。


参数：K
a hyperparameter indicating the outlier inflation factor  
一个超参数表示的离群通胀因素


参数：nu
regression hyperparameter. Default value is 2.58 if r2 for the full model is less than 0.9  or 0.2 if r2 for the full model is greater than 0.9.  
回归超参数。默认值是2.58，如果r2为完整的模型是小于0.9或0.2，如果r2为完整的模型是大于0.9。


参数：lambda
regression hyperparameter. Default value is 0.28 if r2 for the full model is less than 0.9  or 0.1684 if r2 for the full model is greater than 0.9.  
回归超参数。默认值是0.28，，如果r2为完整的模型是小于0.9或0.1684如果r2为完整的模型是大于0.9。


参数：phi
regression hyperparameter. Default value is 2.85 if r2 for the full model is less than 0.9  or 9.2 if r2 for the full model is greater than 0.9.   
回归超参数。默认值是2.85，，如果r2为完整的模型小于0.9或9.2，如果R2的完整模型大于0.9。


参数：outs.list
a vector of all potential outlier locations (e.g. c(10,12) means the 10th and 12th points are potential outliers). If NULL and if outliers is TRUE, then potential outliers are estimated using the out.ltsreg function.
一切的潜在离群的位置（例如c(10,12)是指10点和12点是潜在的异常值）的一个向量。如果NULL如果outliersTRUE，那么潜在的异常值估计使用out.ltsreg功能。


Details

详细信息----------Details----------

This function implements a single Metropolis-Hastings step, choosing a proposal model, calculating the Bayes Factor between the current model and proposal model, and updating the current model to the proposal model if the step results in an update.
此功能实现了一个大都会的黑斯廷斯的步骤，选择一个建议模型，计算的的贝叶斯因子之间目前的模式和建议模式，更新当前的模型建议的模型，如果在更新步骤的结果。


值----------Value----------

a list containing the current state and the history of the Markov-Chain, with components
一个列表，其中包含的组件的当前状态和历史的马尔可夫链，


参数：flag
a 0/1 number specifying whether the previous Metropolis-Hastings step resulted in a changed state or not.
0/1的数字，指定是否大都市黑斯廷斯步骤的状态发生了改变与否。


参数：big.list
a matrix containing the history of the Markov-Chain. Each row represents a unique model (combination of variables and outliers). The first column is the set of variables in the model (in binary form), the second column is the set of outliers in the model (in binary form), the third column is the log-posterior for the model (up to a constant) and the fourth column is the number of times that model has been visited.
矩阵的历史马尔可夫链。每一行代表一个独特的模型（变量和异常值的组合）。第一列是在模型中的变量（二进制形式）的集合，第二列是集离群点模型中的（二进制形式），第三列是log - 后侧为模型（最多为一个常数）和第四列是该模型已被访问的时间的数量。


参数：M0.var
a logical vector specifying the variables in the current model.
逻辑向量指定在当前模型中的变量。


参数：M0.out
a logical vector specifying the outliers in the current model.
逻辑向量在当前模型中指定的离群值。


参数：M0.1
a number representing the variables in the current model in binary form.
一个数字，表示以二进制形式在当前模型中的变量。


参数：M0.2
a number represnting the outliers in the current model in binary form.
一些represnting以二进制形式在当前模型中的异常值。


参数：outcnt
the number of potential outliers
潜在离群值的数目


注意----------Note----------

The implementation here differs from the Splus implentation. The Splus implementation uses global variables to contain the state of the current model and the history of the Markov-Chain. This implentation passes the current state and history to the function and then returns the updated state.
这里的实现不同，S-PLUS软件实现。 S-PLUS实现使用全局变量包含当前的模型和历史的马尔可夫链的状态。此软件实现的功能通过目前的状态和历史，然后返回更新后的状态。


（作者）----------Author(s)----------


Jennifer Hoeting <a href="mailto:jah@AT@stat.colostate.edu">jah@AT@stat.colostate.edu</a> with the assistance of Gary Gadbury. Translation from Splus to R by Ian Painter <a href="mailto:ian.painter@AT@gmail.com">ian.painter@AT@gmail.com</a>.



参考文献----------References----------

Adrian E. Raftery, David Madigan, and Jennifer A. Hoeting (1997).  Journal of the American Statistical Association, 92, 179-191.
Jennifer Hoeting, Adrian E. Raftery and David Madigan (2002).  Journal of Computational and Graphical Statistics 11 (485-507)
Jennifer Hoeting, Adrian E. Raftery and David Madigan (1996).  Computational Statistics and Data Analysis, 22, 251-270
http://www.stat.colostate.edu/~jah/papers/

参见----------See Also----------

MC3.REG, MC3.REG.choose, MC3.REG.logpost
MC3.REG，MC3.REG.choose，MC3.REG.logpost

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