R语言 VLMC包 logLik()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

logLik(VLMC)
logLik()所属R语言包：VLMC

                                        Log Likelihood of and between VLMC objects
                                         对数似然的和之间VLMC的对象

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute the log-likelihood or “entropy” of a fitted vlmc object.  This is a method for the generic logLik.
计算的log可能性或“熵”的一个装有vlmc对象。这是一种用于通用logLik。


用法----------Usage----------


entropy(object)
## S3 method for class 'vlmc':
logLik(object, ...)
entropy2(ivlmc1, ivlmc2, alpha.len = ivlmc1[1])



参数----------Arguments----------

参数：object
typically the result of vlmc(..).
通常vlmc(..)的结果。


参数：ivlmc1,ivlmc2
two vlmc (sub) trees, see vlmc.
两个vlmc（子）树，看到：vlmc。


参数：alpha.len
positive integer specifying the alphabet length.
正整数，指定字母的长度。


参数：...
(potentially more arguments; required by generic)
（可能更多的参数，需要由通用）


Details

详细信息----------Details----------

The logLik.vlmc() method computes the log likelihood for a fitted vlmc object.  entropy is an alias for logLik for reasons of back compatibility.
logLik.vlmc()方法计算对数似然一个装有vlmc对象。 entropylogLik回兼容性的原因中的一个别名。

entropy2 is less clear ... ... [[[ FIXME ]]] ... ...
entropy2是不太清楚... ... [FIXME]]] ... ...


值----------Value----------

a negative number, in some contexts typically further divided by log(x$alpha.len).
一个负数，在某些上下文中通常进一步除以log(x$alpha.len)。

Note that the logLik method is used by the default method of the AIC generic function (from R version 1.4.x), and hence provides AIC(object) for vlmc objects.
请注意，logLik方法所使用的默认方法的AIC通用功能（从R 1.4.x版），因此提供了AIC(object)：VLMC对象。


（作者）----------Author(s)----------


Martin Maechler



参见----------See Also----------

deviance.vlmc,
deviance.vlmc，


实例----------Examples----------


dd <- cumsum(rpois(999, 1.5)) %% 10
(vd <- vlmc(dd))
logLik(vd)

## AIC model selection:[＃AIC模型选择：]
f1 &lt;- c(1,0,0,0)  # as in example(vlmc)[作为示例（VLMC）]
f2 <- rep(1:0,2)
(dt1 <- c(f1,f1,f2,f1,f2,f2,f1))
AIC(print(vlmc(dt1)))
AIC(print(vlmc(dt1, cutoff = 2.6)))
AIC(print(vlmc(dt1, cutoff = 0.4)))# these two differ ``not really''[这两种不同的“不是真的]
AIC(print(vlmc(dt1, cutoff = 0.1)))

## Show how to compute it from the fitted conditional probabilities :[＃显示如何从拟合的条件概率来计算：]
logLikR <- function(x) {
    dn <- dimnames(pr <- predict(x))
    sum(log(pr[cbind(2:nrow(pr), match(dn[[1]][-1], dn[[2]]))]))
}

all.equal(  logLikR(vd),
          c(logLik (vd)), tol=1e-10) # TRUE, they do the same[TRUE，他们做同样的]

## Compare different ones:  [cheap example]:[＃比较不同的：廉价例如：]
example(draw)
for(n in ls())
  if(is.vlmc(get(n))) {
       vv <- get(n)
       cat(n,":",formatC(logLik(vv) / log(vv$alpha.len),
                         format= "f", wid=10),"\n")
  }

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。