smooth.construct.cv.smooth.spec(scam)
smooth.construct.cv.smooth.spec()所属R语言包：scam
Constructor for concave P-splines in SCAMs
P-样条曲线的构造凹诈骗
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This is a special method function for creating smooths subject to concavity constraint which is built by the mgcv constructor function for smooth terms, smooth.construct. It is constructed using concave P-splines. This smooth is specified via model terms such as s(x,k,bs="cv",m=2), where k denotes the basis dimension and m+1 is the order of the B-spline basis.
这是一种特殊的方法，用于创建平滑功能凹约束，它是建立在mgcv的构造函数的光滑条款，smooth.construct。这是构建使用凹P-样条。这种平稳的规定，通过模型计算，如s(x,k,bs="cv",m=2)，这里k为基础尺寸和m+1是B样条基的顺序。
用法----------Usage----------
smooth.construct.cv.smooth.spec(object, data, knots)
参数----------Arguments----------
参数：object
A smooth specification object, generated by an s term in a GAM formula.
光滑的规范对象，产生的s术语一个GAM公式中。
参数：data
A data frame or list containing the data required by this term, with names given by object$term. The by variable is the last element.
一个数据框或列表，其中包含这个词所需要的数据，的名字的object$term。 by变量的最后一个元素。
参数：knots
An optional list containing the knots supplied for basis setup. If it is NULL then the knot locations are generated automatically.
一个可选的列表，其中包含基础设置中提供的疙瘩。如果是NULL然后结位置自动生成。
值----------Value----------
An object of class "cv.smooth".
对象的类"cv.smooth"。
（作者）----------Author(s)----------
Natalya Pya <nat.pya@gmail.com>
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
smooth.construct.cx.smooth.spec, smooth.construct.mpi.smooth.spec, smooth.construct.mdcv.smooth.spec, smooth.construct.mdcx.smooth.spec, smooth.construct.micx.smooth.spec, smooth.construct.mpd.smooth.spec
smooth.construct.cx.smooth.spec，smooth.construct.mpi.smooth.spec，smooth.construct.mdcv.smooth.spec，smooth.construct.mdcx.smooth.spec，smooth.construct.micx.smooth.spec，smooth.construct.mpd.smooth.spec
实例----------Examples----------
## Not run: [＃不运行：]
## Concave P-splines example [＃凹P-样条曲线的例子]
## simulating data...[＃模拟数据...]
set.seed(1)
n <- 100
x <- sort(2*runif(n)-1)
f <- -4*x^2
y <- f + rnorm(n)*0.45
dat <- data.frame(x=x,y=y)
b <- scam(y~s(x,k=15,bs="cv",m=2),family=gaussian,data=dat)
# UNCONSTRAINED FIT *****************[无约束FIT *****************]
b1 <- scam(y~s(x,k=15,bs="cr",m=2),family=gaussian, data=dat)
## plot results ...[＃图...]
plot(x,y,xlab="x",ylab="y")
lines(x,f) ## the true function[＃真正的功能]
lines(x,b$fitted,col=2) ## constrained fit [＃制约适合]
lines(x,b1$fitted,col=3) ## unconstrained fit [＃不受约束的契合]
## Poisson version...[＃泊松版本...]
y <- rpois(n,15*exp(f))
dat <- data.frame(x=x,y=y)
## fit model ...[＃拟合模型...]
b <- scam(y~s(x,k=15,bs="cv",m=2),family=poisson(link="log"),data=dat)
# UNCONSTRAINED FIT *****************[无约束FIT *****************]
b1 <- scam(y~s(x,k=15,bs="cr",m=2),family=poisson(link="log"), data=dat)
## plot results ...[＃图...]
plot(x,y,xlab="x",ylab="y")
lines(x,15*exp(f)) ## the true function[＃真正的功能]
lines(x,b$fitted,col=2) ## constrained fit [＃制约适合]
lines(x,b1$fitted,col=3) ## unconstrained fit [＃不受约束的契合]
## plotting on log scale...[＃对数刻度上绘制...]
plot(x,log(15*exp(f)),type="l") ## the true function[＃真正的功能]
lines(x,log(b$fitted),col=2) ## constrained fit [＃制约适合]
lines(x,log(b1$fitted),col=3) ## unconstrained fit [＃不受约束的契合]
## End(Not run)[＃（不执行）]
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注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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发表于 2012-9-29 22:38:45
