bfgs_gcv.ubre(scam)
bfgs_gcv.ubre()所属R语言包：scam
Multiple Smoothing Parameter Estimation by GCV/UBRE
多平滑参数估计GCV / UBRE所
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Function to efficiently estimate smoothing parameters of SCAM by GCV/UBRE score optimization. The procedure is outer to the model fitting by the Newton-Raphson method. The function uses the BFGS method where the Hessian matrix is updated iteratively at each step. Backtracking is included to satisfy the sufficient decrease condition.
功能，有效地平滑SCAM GCV / UBRE得分的优化参数估计。程序是外Newton-Raphson方法的模型拟合。该函数使用Hessian矩阵的每一步迭代更新的BFGS方法。回溯包括满足足够的下降条件。
The function is not normally called directly, but rather service routines for scam.
的功能通常不直接调用，而是服务程序scam。
用法----------Usage----------
bfgs_gcv.ubre(fn=gcv.ubre_grad, rho, ini.fd=TRUE, G, gamma=1, ee, eb,
esp, SVD=TRUE, n.pen=length(rho), typx=rep(1,n.pen), typf=1,
steptol= 1e-7, gradtol = 6.0554*1e-06, maxNstep = 5,
maxHalf = 30, check.analytical, del)
参数----------Arguments----------
参数：fn
GCV/UBRE Function which returs the GCV/UBRE value and its derivative wrt log smoothing parameter.
GCV / UBRE功能的returs GCV / UBRE值的和其衍生WRTlog平滑参数。
参数：rho
log of the initial values of the smoothing parameters.
登录的平滑化参数的初始值。
参数：ini.fd
If TRUE, a finite difference to the Hessian is used to find the initial inverse Hessian, otherwise the initial inverse Hessian is a diagonal matrix "100*I".
如果为true，有限差分法的Hessian是用来寻找初始逆黑森州的，否则，初始逆，Hessian是一对角矩阵100 *我。
参数：G
A list of items needed to fit a SCAM.
所需物品的列表，以适应一个骗局。
参数：gamma
An ad hoc parametrer of the GCV/UBRE score.
特设的GCV / UBRE得分的parametrer。
参数：ee
Get the enviroment for the model coefficients.
环境的模型系数。
参数：eb
Get the enviroment for the model coefficients derivatives.
获得模型系数衍生工具的环境。
参数：esp
Get the enviroment for the smoothing parameter.
获取的环境的平滑参数。
参数：SVD
If TRUE then svd is applied to the augmented working model matrix when fitting the SCAM, otherwise qr decomposition will be used.
如果真，那么SVD适用于增强工作模型矩阵时装修的骗局，否则QR分解将被使用。
参数：n.pen
Smoothing parameter dimension.
平滑参数尺寸。
参数：typx
A vector whose component is a positive scalar specifying the typical magnitude of sp.
一个向量，其成分是一种积极的标量指定的SP典型的幅度。
参数：typf
A positive scalar estimating the magnitude of the gcv near the minimum.
一个正的标量估计接近最小的GCV的幅度。
参数：steptol
A positive scalar giving the tolerance at which the scaled distance between two successive iterates is considered close enough to zero to terminate the algorithm.
一个正的标量，缩放两个连续迭代点之间的距离被认为是足够接近为零，以终止该算法给的公差。
参数：gradtol
A scalar giving a tolerance at which the gradient is considered to be close enougth to 0 to terminate the algorithm.
给的公差的标量的梯度被认为是接近enougth为0来终止算法。
参数：maxNstep
A positive scalar which gives the maximum allowable step length.
一个正标量，它给出了允许的最大步长。
参数：maxHalf
A positive scalar which gives the maximum number of step halving in "backtracking".
正的标量，它给出了在“回溯”的最大数目的步骤减半。
参数：check.analytical
If this is TRUE then finite difference derivatives of GCV/UBRE score will be calculated.
如果这是TRUE然后差分的衍生产品GCV / UBRE的得分将被计算。
参数：del
A positive scalar (default is 1e-4) giving an increment for finite difference approximation when check.analytical=TRUE.
一个正标量（默认是1e-4）增量有限差分近似check.analytical=TRUE。
值----------Value----------
A list is returned with the following items:
返回一个列表的以下项目：
参数：gcv.ubre
The optimal value of GCV/UBRE.
的最佳值GCV / UBRE。
参数：rho
The best value of the log smoothing parameter.
的log平滑参数的最佳值。
参数：dgcv.ubre
The gradient of the GCV/UBRE.
梯度的GCV / UBRE。
参数：iterations
The number of iterations taken until convergence.
数的迭代，直到收敛。
参数：conv.bfgs
Convergence information indicating why the BFGS terminated (given below).
融合信息说明为什么BFGS终止（见下文）。
参数：termcode
An integer code indicating why the optimization process terminated. 1: relative gradient is close to zero, current iterate probably is a solution. 2: scaled distance between last two steps less than "steptol", current iterate probably is a local minimizer, but it's possible that the algorithm is making very slow progress, or "steptol" is too large. 3: last global step failed to locate a point lower than estimate. Either estimate is an approximate local minimum of the function or steptol is too small. 4: iteration limit exceeded. 5: five consecutive steps of length maxNstep have been taken, it's possible that "maxstep" is too small.
的整数代码优化过程终止的原因。 1：相对梯度是接近于零，当前迭代可能是一个解决方案。 2：最后两个步骤少比“steptol的比例之间的距离，当前迭代可能是一个局部极小，但它可能的算法进展非常缓慢，或”steptol“过大。全球3：最后的步骤失败低于估计定位点。其中之一的功能或steptol太小，估计是一个近似的当地最低。 4：迭代超出限额的。 5：连续五个步骤，的长度maxNstep已经采取了，这是可能的，“maxstep是太小了。
参数：object
A list of elements returned by the fitting procedure scam.fit for an optimal value of the smoothing parameter.
一个列表中元素返回拟合程序scam.fit平滑参数的最佳值。
参数：dgcv.ubre.check
If check.analytical=TRUE this is the finite-difference approximation of the gradient calculated by gcv.ubre_grad, otherwise NULL.
如果check.analytical=TRUE“”这是有限差分近似的梯度计算的gcv.ubre_grad，否则NULL。
参数：check.grad
If check.analytical=TRUE this is the relative difference (in and finite differenced derivatives calculated by gcv.ubre_grad, otherwise NULL.
如果check.analytical=TRUE“”这是相对的差异（和有限差分计算的由gcv.ubre_grad，否则NULL的衍生工具。
（作者）----------Author(s)----------
Natalya Pya <nat.pya@gmail.com>
参考文献----------References----------
linear models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 73(1): 1–34
参见----------See Also----------
scam
scam
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发表于 2012-9-29 22:36:04
