R语言 scio包 sciopath()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sciopath(scio)
sciopath()所属R语言包：scio

                                        Compute the SCIO estimates for a grid of penalty values
                                         计算国务院新闻办公室一格的惩罚值的估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates a sparse inverse covariance matrix using a Sparse Column-wise Inverse Operator, path-following a  grid  of values for the regularization parameter
估计稀疏逆协方差矩阵，使用稀疏列明智的逆算子，路径一格的正则化参数值


用法----------Usage----------


sciopath(S, lambdalist=NULL, thr = 1e-4, maxit = 1e4, pen.diag=F, sym=T)



参数----------Arguments----------

参数：S
Input covariance matrix of size p by p (symmetric).
大小p由p（对称）的输入协方差矩阵。


参数：lambdalist
Vector of non-negative regularization parameters for the lasso penalty.  The path  is computed from  the largest to the smallest value of this vector. If not given, 10 values are generated.
套索罚款的非负的正则化参数的向量。该路径的计算从最大到最小的值，此向量。如果没有给出，生成10个值。


参数：thr
Threshold for convergence.  Iterations stop when the maximum change in two successive updates is less than thr.  Default  1e-4.
阈值收敛。迭代停止时的最大变化在两个连续的更新是小于thr。默认1e的-4。


参数：maxit
Maximum number of iterations for each column computation. Default 10,000.
为每列计算的最大迭代次数。默认10,000元。


参数：pen.diag
Whether the diagonal should be penalized.  Default False.
的对角线是否应该受到惩罚。默认为false。


参数：sym
Whether the return values should be symmetrized.  Default True.
返回值是否应对称。默认为true。


Details

详细信息----------Details----------

This is a fast, nonparametric approach to estimate sparse inverse covariance matrices, with possibly really large dimensions.  Details of this procedure are described in the reference.
这是一个快速，非参数方法来估计稀疏逆协方差矩阵，可能是真正的大尺寸。此过程的细节描述的参考。


值----------Value----------

A list with components:
组件列表：


参数：wlist
Estimated covariance matrices, an array  of dimension (nrow(s),ncol(n), length(lambdalist))
估计协方差矩阵，数组的维数（NROW（S），NCOL（N），长度（lambdalist））


参数：lambdalist
Regularization parameters used
用正则化参数


参考文献----------References----------

Matrix Estimation via Sparse Column Inverse Operator. arXiv:1203.3896.

实例----------Examples----------


set.seed(100)
x <- matrix(rnorm(50*20),ncol=4)
s <- var(x)
a <- sciopath(s)

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