R语言 SpatioTemporal包 make.sigma.B.full()函数中文帮助文档(中英文对照)

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make.sigma.B.full(SpatioTemporal)
make.sigma.B.full()所属R语言包：SpatioTemporal

                                         The Covariance Matrix for Temporal Trends and beta Fields.
                                         的协方差矩阵时间趋势和β领域。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes the full (cross)-covariance matrix for the beta fields multiplied by the temporal trends; i.e. F*sigmaB*F' where sigmaB is a block diagonal matrix, usually the output from <br> make.sigma.B.
（交叉） - 协方差矩阵计算的测试领域乘以的时间趋势，即F * sigmaB * FsigmaB是块对角矩阵，通常的输出参考make.sigma.B 。


用法----------Usage----------


make.sigma.B.full(sill, range, loc.ind1, loc.ind2 = loc.ind1,
                  F1, F2 = F1, dists)



参数----------Arguments----------

参数：sill, range
Vectors with the sill and range parameters for each of the block matrices.  
每个分块矩阵的阈值和范围参数向量。


参数：loc.ind1,loc.ind2
Vectors indicating which location the rows in F1 and F2 corresponds to, usually mesa.data.model$obs$idx.  
向量哪个位置F1和F2相对应，通常是mesa.data.model$obs$idx中的行。


参数：F1,F2
(number of obs.) - by - (number of temporal trends) matrices containing the temporal trends. Usually mesa.data.model$F, where mesa.data.model is obtained from create.data.model.  
（观察） - 由 - （时间趋势）矩阵的时间趋势。通常是mesa.data.model$F，mesa.data.model是从create.data.model。


参数：dists
Distance matrix giving the distances between the (observed) locations.  
给予（实测值）的位置之间的距离的距离矩阵。


值----------Value----------

Returns the covariance or cross-covariance matrix F'*sigmaB*F.
返回的协方差或互协方差矩阵F* sigmaB * F。


（作者）----------Author(s)----------



Johan Lindstr枚m




参见----------See Also----------

make.sigma.B, make.sigma.nu
make.sigma.B，make.sigma.nu

This function is called by loglike.
此功能被称为loglike。


实例----------Examples----------


##First create some random locations[＃首先创建一些随机的位置]
x <- rnorm(3)
y <- rnorm(3)

##compute distance matrix[＃计算距离矩阵]
D <- as.matrix(dist( cbind(x,y) ))

##create a trend[＃创建一个趋势]
trend <- cbind(rep(1,5),sin(1:5))
##an index of locations[＃索引的位置]
idx <- c(rep(1:3,3),1:2,2:3)
##expand the F matrix to match the locations/times in idx/T.[扩大的F矩阵IDX / T相匹配的地点/时间]
F <- trend[c(rep(1:3,each=3),4,4,5,5),]

##compute F*sigmaB*F'[＃计算F * sigmaB * F]
FsigmaF <- make.sigma.B.full(c(2,1), c(.3,1), loc.ind1=idx,
                             F1=F, dists=D)

##create the full F matrix[＃创建完整的F矩阵]
Falt <- matrix(0,dim(F)[1],dim(F)[2]*max(idx))
for(i in 1:dim(F)[1]){
  Falt[i,c(idx[i],idx[i]+max(idx))] <- F[i,]
}
##and compute F*sigmaB*F' using full matrices[＃和计算F * sigmaB * F使用全矩阵]
sigma.B <- make.sigma.B(c(2,1), c(.3,1), D)
FsigmaF.alt <- Falt %*% sigma.B %*% t(Falt)

##compare the results[＃比较的结果。]
range(FsigmaF - FsigmaF.alt)

##use the function to compute a cross covariance[＃使用函数来计算的交叉协方差]
FsigmaF.cross <- make.sigma.B.full(c(2,1), c(.3,1), loc.ind1=idx[1:6],
      loc.ind2=idx[7:13], F1=F[1:6,], F2=F[7:13,], dists=D)

##compare to the relevant part of the full matrix[＃比较全矩阵的相关部分]
range(FsigmaF.cross-FsigmaF[1:6,7:13])


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