lm.ridge(MASS)
lm.ridge()所属R语言包:MASS
Ridge Regression
岭回归
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Fit a linear model by ridge regression.
岭回归拟合线性模型。
用法----------Usage----------
lm.ridge(formula, data, subset, na.action, lambda = 0, model = FALSE,
x = FALSE, y = FALSE, contrasts = NULL, ...)
参数----------Arguments----------
参数:formula
a formula expression as for regression models, of the form response ~ predictors. See the documentation of formula for other details. offset terms are allowed.
作为回归模型公式表达形式response ~ predictors。看到formula其他细节的文件。 offset条款是允许的。
参数:data
an optional data frame in which to interpret the variables occurring in formula.
在解释变量发生在formula可选的数据框。
参数:subset
expression saying which subset of the rows of the data should be used in the fit. All observations are included by default.
表达说,应在适当使用数据行的一个子集。所有的意见,包括默认情况下。
参数:na.action
a function to filter missing data.
一个函数来过滤丢失的数据。
参数:lambda
A scalar or vector of ridge constants.
一个标量或矢量脊常数。
参数:model
should the model frame be returned? Not implemented.
模型框架应退还?没有落实。
参数:x
should the design matrix be returned? Not implemented.
设计矩阵应退还?没有落实。
参数:y
should the response be returned? Not implemented.
应该响应退还吗?没有落实。
参数:contrasts
a list of contrasts to be used for some or all of factor terms in the formula. See the contrasts.arg of model.matrix.default.
将公式中的因子条款的部分或全部使用的对比列表。参见contrasts.argmodel.matrix.default。
参数:...
additional arguments to lm.fit. </table>
lm.fit额外的参数。 </ TABLE>
Details
详情----------Details----------
If an intercept is present in the model, its coefficient is not penalized. (If you want to penalize an intercept, put in your own constant term and remove the intercept.)
如果截距模型,它的系数是不会受到惩罚。 (如果你想惩罚截距,把自己的常数项,并删除拦截。)
值----------Value----------
A list with components
与组件列表
参数:coef
matrix of coefficients, one row for each value of lambda. Note that these are not on the original scale and are for use by the coef method.
系数矩阵,一排每个lambda值。请注意,这些都不是对原有的规模和coef方法使用。
参数:scales
scalings used on the X matrix.
使用的X矩阵上的结垢。
参数:Inter
was intercept included?
被拦截包括?
参数:lambda
vector of lambda values
向量的lambda值
参数:ym
mean of y
平均y
参数:xm
column means of x matrix
x矩阵列指
参数:GCV
vector of GCV values
向量对GCV的价值观
参数:kHKB
HKB estimate of the ridge constant.
HKB脊常数的估计。
参数:kLW
L-W estimate of the ridge constant. </table>
大号瓦脊常数的估计。 </ TABLE>
参考文献----------References----------
Measurement, Regression and Calibration Oxford.
参见----------See Also----------
lm
lm
举例----------Examples----------
longley # not the same as the S-PLUS dataset[不一样的,S-PLUS数据集]
names(longley)[1] <- "y"
lm.ridge(y ~ ., longley)
plot(lm.ridge(y ~ ., longley,
lambda = seq(0,0.1,0.001)))
select(lm.ridge(y ~ ., longley,
lambda = seq(0,0.1,0.0001)))
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