gam.fit(mgcv)
gam.fit()所属R语言包：mgcv
GAM P-IRLS estimation with GCV/UBRE smoothness estimation
自由亚齐运动的P-IRLS估计GCV / UBRE平滑估计
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This is an internal function of package mgcv. It is a modification of the function glm.fit, designed to be called from gam. The major modification is that rather than solving a weighted least squares problem at each IRLS step, a weighted, penalized least squares problem is solved at each IRLS step with smoothing parameters associated with each penalty chosen by GCV or UBRE, using routine magic. For further information on usage see code for gam. Some regularization of the IRLS weights is also permitted as a way of addressing identifiability related problems (see gam.control). Negative binomial parameter estimation is supported.
这是一个内部函数包mgcv。它是一个功能glm.fit，旨在从gam称为修改。主要的修改是加权，惩罚最小二乘问题，而非加权最小二乘问题的解决在每个IRLS步骤，在每个IRLS一步解决与平滑GCV或UBRE选择每个罚款相关的参数，使用常规magic 。为进一步使用信息，请参阅代码gam。一些的IRLS权的正则也允许作为解决有关问题的辨识方式（见gam.control）。负二项分布参数估计的支持。
The basic idea of estimating smoothing parameters at each step of the P-IRLS is due to Gu (1992), and is termed "performance iteration" or 'performance oriented iteration'.
在每一步的P-IRLS估计平滑参数的基本想法是由于顾（1992），被称为“性能迭代或业绩为导向的迭代”。
用法----------Usage----------
gam.fit(G, start = NULL, etastart = NULL,
mustart = NULL, family = gaussian(),
control = gam.control(),gamma=1,
fixedSteps=(control$maxit+1),...)
参数----------Arguments----------
参数：G
An object of the type returned by gam when fit=FALSE.
一个类型的对象返回gam当fit=FALSE。
参数：start
Initial values for the model coefficients.
模型系数的初始值。
参数：etastart
Initial values for the linear predictor.
线性预测的初始值。
参数：mustart
Initial values for the expected response.
预期的响应初始值。
参数：family
The family object, specifying the distribution and link to use.
家庭对象，指定的分配和使用的链接。
参数：control
Control option list as returned by gam.control.
控制选项列表返回gam.control。
参数：gamma
Parameter which can be increased to up the cost of each effective degree of freedom in the GCV or AIC/UBRE objective.
参数可以每个自由在GCV的AIC / UBRE目标的有效程度的成本增加了。
参数：fixedSteps
How many steps to take: useful when only using this routine to get rough starting values for other methods.
多少要采取的步骤：有用时，只使用这个例程以其他方法得到粗略的起点值。
参数：...
Other arguments: ignored.
其他参数：被忽略。
值----------Value----------
A list of fit information.
一个合适的信息列表。
作者（S）----------Author(s)----------
Simon N. Wood <a href="mailto:simon.wood@r-project.org">simon.wood@r-project.org</a>
参考文献----------References----------
the Newton method. SIAM J. Sci. Statist. Comput. 12:383-398
with Multiple Quadratic Penalties. J.R.Statist.Soc.B 62(2):413-428
generalized additive models. J. Amer. Statist. Ass. 99:637-686
参见----------See Also----------
gam.fit3, gam, magic
gam.fit3，gam，magic
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发表于 2012-2-16 17:37:01
