R语言:initial.sp()函数中文帮助文档(中英文对照)

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initial.sp(mgcv)
initial.sp()所属R语言包：mgcv

                                         Starting values for multiple smoothing parameter estimation
                                         开始为多个平滑参数估计值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Finds initial smoothing parameter guesses for multiple smoothing parameter estimation. The idea is to find values such that the estimated degrees of freedom per penalized parameter should be well away from 0 and 1 for each penalized parameter, thus ensuring that the values are in a region of parameter space where the smoothing parameter estimation criterion is varying substantially with smoothing parameter value.
查找多个平滑参数估计平滑参数的初始猜测。我们的想法是找到等，估计每惩罚参数的自由程度应该远离0和1，每个处罚参数值，从而确保该值在参数空间的区域平滑参数估计准则是大大不同与平滑参数值。


用法----------Usage----------


initial.sp(X,S,off,expensive=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：X
is the model matrix.
是模型矩阵。


参数：S
is a list of of penalty matrices. S[[i]] is the ith penalty matrix, but note that it is not stored as a full matrix, but rather as the smallest square matrix including all  the non-zero elements of the penalty matrix. Element 1,1 of S[[i]]  occupies  element off[i], off[i] of the ith penalty matrix. Each S[[i]] must be  positive semi-definite.   
是罚款矩阵列表。 S[[i]]是第i罚款矩阵，但要注意，它不是作为一个完整的矩阵存储，但宁可作为最小的方阵，其中包括所有罚款矩阵的非零元素。元S[[i]] 1,1占地元素off[i]，off[i]第i罚款矩阵。每个S[[i]]必须是半正定的。


参数：off
is an array indicating the first parameter in the parameter vector that is  penalized by the penalty involving S[[i]].
是一个数组，指示在参数向量的第一个参数是由涉及S[[i]]的罚款处罚。


参数：expensive
if TRUE then the overall amount of smoothing is adjusted so that the average degrees of freedom per penalized parameter is exactly 0.5: this is numerically costly.  
如果TRUE然后平滑总量调整，使每惩罚参数自由的平均度恰好为0.5：这个数字是昂贵的。


Details

详情----------Details----------

Basically uses a crude approximation to the estimated degrees of freedom per model coefficient, to try and find smoothing parameters which bound these e.d.f.'s away from 0 and 1.
基本上使用一个粗略的近似估计每个模型系数的自由程度，试图找到这势必这些EDF是远离0和1的平滑参数。

Usually only called by magic and gam.
通常只称为magic和gam。


值----------Value----------

An array of initial smoothing parameter estimates.
估计初始平滑参数的数组。


作者（S）----------Author(s)----------


Simon N. Wood <a href="mailto:simon.wood@r-project.org">simon.wood@r-project.org</a>



参见----------See Also----------

magic, gam.outer, gam,
magic，gam.outer，gam

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