R语言 scout包 scout-package()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

scout-package(scout)
scout-package()所属R语言包：scout

                                         Implements covariance-regularized regression, aka the Scout Method.
                                         实现协方差正规化回归，又名童军训练方法。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Functions for implementing covariance-regularize regression.
实施协方差规范回归的功能。


Details

详细信息----------Details----------

</table>
</ TABLE>

The main function is "scout", which takes in a data matrix x and an outcome vector y and estimates regression coefficients for Scout(2,1) for a range of tuning parameter values. Alternatively one can specify other tuning parameter values  and one can also perform Scout(1,1), Scout(2,.), or Scout(1,.). Cross-validation and prediction functions also are available.
其主要功能是“侦察兵”，这需要在数据矩阵X和结果向量y和童军（2,1）的范围内的整定参数值估计回归系数。另一种方法是，可以指定其他的整定参数值，也可以执行童军，童军（2），（1,1）或Scout（1）。交叉验证和预测功能，也可提供。


（作者）----------Author(s)----------



Daniela Witten and Robert Tibshirani


Maintainer: Daniela Witten &lt;dwitten@stanford.edu&gt;




参考文献----------References----------

Witten and Tibshirani (2008) Covariance-regularized regression and classification for high-dimensional problems. Journal of the Royal Statistical Society, Series B 71(3): 615-636.

参见----------See Also----------

<http://www-stat.stanford.edu/~dwitten>
<http://www-stat.stanford.edu/~dwitten>


实例----------Examples----------


data(diabetes)
attach(diabetes)
cv.out <- cv.scout(x2,y,p1=1,p2=1)
print(cv.out)
out <- scout(x2,y,p1=1,p2=1,lam1=cv.out$bestlam1,lam2=cv.out$bestlam2)
coef <- out$coef[1,1,]
detach(diabetes)

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注：
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。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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