R语言 SamplerCompare包 univar.eigen.sample()函数中文帮助文档(中英文对照)

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univar.eigen.sample(SamplerCompare)
univar.eigen.sample()所属R语言包：SamplerCompare

                                        Eigendecomposition-based slice samplers
                                         基于特征分解切片取样

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generate a sample from a probability distribution with
生成的概率分布与一个样品从


用法----------Usage----------


                    steps.out=100, cheat=FALSE)
cheat.univar.eigen.sample(target.dist, x0, sample.size, tuning=1,
                    steps.out=100)



参数----------Arguments----------

参数：target.dist
Target distribution; see make.dist.
目标分配; make.dist。


参数：x0
Numeric vector containing initial state.
数字向量初始状态。


参数：sample.size
Sample size requested.
试样尺寸的要求。


参数：tuning
Initial slice approximation length.
初始片近似长度。


参数：steps.out
Maximum number of iterations the stepping out algorithm should run when choosing an initial slice approximation. Set to NULL to refrain from stepping out.
最大迭代次数走出算法运行时，选择一个初始片近似。设置为NULL，以避免走出去。


参数：cheat
Set to true to use the covariance from <VAR>target.dist</VAR> instead of estimating it.  This is not possible on real problems but can be useful for debugging.
如果设置为true，则使用协方差从<VAR> target.dist </ VAR>，而不是估计。这是不可能的，对真正的问题，但可以用于调试。


Details

详细信息----------Details----------

These two functions implement slice sampling with univariate steps along estimated eigenvectors.  Thompson (2011, ch. 3) has details on the algorithms.  The functions follow the interface used by compare.samplers.  Calling cheat.univar.eigen.sample is equivalent to calling univar.eigen.sample with cheat=TRUE; it is provided as a convenience so that it can be passed directly to compare.samplers.
这两个函数实现了切片取样单变量的步骤，以及估计的特征向量。汤普森（2011年，第3章）的算法的详细信息。按照接口的功能，使用compare.samplers。调用cheat.univar.eigen.sample是相当于调用univar.eigen.samplecheat=TRUE，它是提供便利，以便它可以被直接传递给compare.samplers。


值----------Value----------

A list with elements X, evals, and grads. See compare.samplers for more information.
列表的元素X，evals和grads。见compare.samplers更多信息。


参考文献----------References----------

(forthcoming).

参见----------See Also----------

compare.samplers, oblique.hyperrect.sample
compare.samplers，oblique.hyperrect.sample

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注：
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