RXtrisk(RXshrink)
RXtrisk()所属R语言包：RXshrink
True MSE Risk of Shrinkage Resulting from Known Regression Parameters
真正的MSE从已知的回归参数的收缩导致的风险
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
By specifying numerical values for regression parameters (uncorrelated components and error sigma) that usually are unknown, these functions can calculate and display True MSE Risk statistics associated with shrinkage along a given Q-shaped path.
通过指定数值的回归参数（不相关的组件和错误SIGMA），通常是未知的，这些函数可以计算并显示真正的的MSE风险统计与收缩沿着给定的Q型路径。
用法----------Usage----------
RXtrisk(form, data, trug, trus, Q = 0, rscale = 1, steps = 8, qmax = 5, qmin = -5)
参数----------Arguments----------
参数：form
A regression formula [y~x1+x2+...] suitable for use with lm().
回归公式Y~X1 + X2 + ...]适合使用LM（）。
参数：data
Data frame containing observations on all variables in the formula.
数据框包含公式中的所有变量的观察。
参数：trug
Column vector of numerical values for the true uncorrelated components of the regression coefficient vector.
真正的不相关分量的回归系数向量的数值的列向量。
参数：trus
Numerical value for the true error standard deviation, Sigma.
真正的误差标准差，标准差的数值。
参数：Q
Numerical value for the shape parameter controlling shrinkage path curvature. Default shape is Q = 0 for Hoerl-Kennard "ordinary" ridge regression.
控制收缩路径弯曲的形状参数的数值。默认形状为Q = 0 Hoerl肯纳德的“普通”脊回归。
参数：rscale
One of three possible choices (0, 1 or 2) for rescaling of variables as they are being "centered" to remove non-essential ill-conditioning: 0 implies no rescaling; 1 implies divide each variable by its standard error; 2 implies rescale as in option 1 but re-express answers as in option 0.
三种可能的选择（0，1或2）的调整，也变量，因为他们正在“中心”，以消除非必要的病态：0意味着没有重新定标1表示将每个变量的标准错误;意味着重新调整选项1，但重新明确答案选项0。
参数：steps
Number of equally spaced values per unit change along the horizontal M-extent-of-shrinkage axis where estimates are calculated and displayed in TRACES (default = 8.)
数单位变化M-程度的收缩轴沿水平等距值的估计，计算并显示的痕迹（默认值= 8。）
参数：qmax
Maximum allowed Q-shape (default = +5.)
允许的最大Q-型（默认值= 5）。
参数：qmin
Minimum allowed Q-shape (default = -5.)
允许的最小Q-型（默认值= -5）。
Details
详细信息----------Details----------
The RXridge() functions calculate maximum likelihood estimates (corrected, if necessary, so as to have correct range) for typical statistical inference situations where regression parameters are unknowns. In sharp contrast with this usual situation, the RXtrisk() functions show exactly how expected regression coefficients and true Mean Squared Error Risk actually do change with shrinkage when regression parameters take on specified, KNOWN numerical values.
RXridge（）函数计算最大似然估计（校正后，如有必要，以便具有正确的范围内）为典型的统计推断回归参数的情况下，都是未知数。与此形成鲜明的对比，这通常情况下，RXtrisk（）函数究竟是如何预期的回归系数和真正的平方平均误差风险，真正做到与收缩变化，称为回归参数时，需要在指定的数值。
值----------Value----------
An output list object of class RXtrisk:
输出列表对象类RXtrisk：
参数：form
The regression formula specified as the first argument.
作为第一个参数指定的回归公式。
参数：data
Name of the data.frame object specified as the second argument.
作为第二个参数指定的数据框对象的名称。
参数：trug
Vector of numerical values for the true uncorrelated gamma components.
向量的数值为真正的互不相关的伽玛组件。
参数：trus
Numerical value for the true error standard deviation, Sigma.
真正的误差标准差，标准差的数值。
参数：qp
Numerical value of the Q-shape actually used for shrinkage.
实际使用的数值的Q-形收缩。
参数：p
Number of regression predictor variables.
数回归预测变量。
参数：n
Number of complete observations after removal of all missing values.
完整的观测搬迁后的所有缺失值数。
参数：prinstat
Listing of principal statistics.
上市的主要统计数据。
参数：coef
Matrix of expected shrinkage-ridge regression coefficients.
预期的收缩岭回归系数矩阵。
参数：rmse
Matrix of true MSE risk values for shrunken coefficients.
矩阵真正的MSE风险的值萎缩系数的。
参数：exev
Matrix of true excess eigenvalues (ordinary least squares minus ridge.)
真正过剩的特征值矩阵（普通最小二乘法减去脊）。
参数：infd
Matrix of direction cosines for the true inferior direction, if any.
为真正的下方向的方向余弦矩阵，如果有的话。
参数：spat
Matrix of shrinkage pattern delta factors.
矩阵的收缩模式的增量因素。
参数：sext
Listing of summary statistics for all M-extents-of-shrinkage.
上市的汇总统计所有M-程度的收缩。
（作者）----------Author(s)----------
Bob Obenchain <wizbob@att.net>
参见----------See Also----------
RXridge and RXtsimu.
RXridge和RXtsimu。
实例----------Examples----------
data(mpg)
form <- mpg~cylnds+cubins+hpower+weight
rxrobj <- RXridge(form, data=mpg)
# define true parameter values.[定义真正的参数值。]
trugam <- matrix(c(-.5,-.1,.1,-.6),4,1)
trusig <- 0.4
# create true shrinkage MSE risk scenario.[创建真正的收缩的MSE风险方案。]
trumse <- RXtrisk(form, data=mpg, trugam, trusig, Q=-1, steps=4)
plot(trumse)
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发表于 2012-9-29 21:11:00
