estimateSigmaMV(plw)
estimateSigmaMV()所属R语言包：plw
Fit zero mean multivariate t-distribution
符合零均值多元t分布
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
estimate the parameters Sigma, m and v of the multivariate t-distribution with zero expectation.
估计参数Sigma，m和v零期望的多元t分布。
用法----------Usage----------
estimateSigmaMV(y,maxIter=100,epsilon=0.000001,verbose=FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：y
data matrix
数据矩阵
参数：maxIter
maximum number of iterations
最大迭代次数
参数：epsilon
convergence criteria
趋同标准
参数：verbose
print computation info or not
打印计算信息或不
Details
详情----------Details----------
The multivariate t-distribution is parametrized as:
多元t分布是参数化：
Here N denotes a multivariate normal distribution, Sigma is a covariance matrix and InvGamma(a,b) is the inverse-gamma distribution with density function
这儿N表示多元正态分布，Sigma是一个协方差矩阵和InvGamma(a,b)是逆Gamma分布密度函数
In this application mu equals zero, and m is the degrees of freedom.
在此应用程序mu为零，m是自由度。
值----------Value----------
参数：Sigma
Estimated covariance matrix for y
估计协方差矩阵为y
参数：m
Estimated shape parameter for inverse-gamma prior for gene variances
形状参数估计为逆伽玛前，基因变异
参数：v
Estimated scale parameter for inverse-gamma prior for gene variances
反γ估计尺度参数前的基因差异
参数：converged
T if the EM algorithms converged
T如果EM算法融合
参数：iter
Number of iterations
迭代次数
参数：modS2
Moderated estimator of gene-specific variances
主持的特定基因的差异估计
参数：histLogS2
Histogram of log(s2) where s2 is the ordinary variance estimator
直方图的log（S2）其中S2是普通的方差估计
参数：fittedDensityLogS2
The fitted density for log(s2)
log装密度（S2）
作者（S）----------Author(s)----------
Magnus <i>A</i>strand
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
estimateSigma
estimateSigma
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注：
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发表于 2012-2-26 11:15:18
