R语言 xcms包 SSgauss()函数中文帮助文档(中英文对照)

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SSgauss(xcms)
SSgauss()所属R语言包：xcms

                                        Gaussian Model
                                         高斯模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This selfStart model evalueates the Gaussian model and its gradient. It has an initial attribute that will evalueate the inital estimates of the parameters mu, sigma, and h.
这selfStart的模型evalueates的高斯模型和梯度。它有一个initial属性，将evalueate>初始参数的估计mu，sigma和h。


用法----------Usage----------


SSgauss(x, mu, sigma, h)



参数----------Arguments----------

参数：x
a numeric vector of values at which to evaluate the model
在评估模型的数值向量


参数：mu
mean  of the distribution function
平均分布函数


参数：sigma
standard deviation of the distribution fuction
标准偏差的分布的作用探讨


参数：h
height of the distribution function
高度的分布函数


Details

详情----------Details----------

Initial values for mu and h are chosen from the maximal value of x. The initial value for sigma is determined from the area under x divided by h*sqrt(2*pi).
mu和h从x的最大价值选择的初始值。 sigma初始值确定从该区域下x分h*sqrt(2*pi)。


值----------Value----------

A numeric vector of the same length as x. It is the value of the expression h*exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2), which is a modified gaussian function where the maximum height is treated as a separate parameter not dependent on sigma. If arguments mu, sigma, and h are names of objects, the gradient matrix with respect to these names is attached as an attribute named gradient.
一个x相同长度的数字向量。它是表达h*exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2)，这是修改后的高斯函数的最大高度是作为一个单独的参数不依赖sigma治疗的价值。如果参数mu，sigma，h对象的名称，这些名称的梯度矩阵被命名为gradient属性附加。


作者（S）----------Author(s)----------


Colin A. Smith, <a href="mailto:csmith@scripps.edu">csmith@scripps.edu</a>



参见----------See Also----------

nls, selfStart
nls，selfStart

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注：
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