multistageoptimal.grid(selectiongain)
multistageoptimal.grid()所属R语言包：selectiongain
Function for optimizing multi-stage selection with grid algorithm for fixed correlation matrix
格算法优化的多级选择固定相关矩阵的功能
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function is used to calculate the maximum of Δ G(y) with fixed correlation matrix.
此功能用于Δ G(y)与固定的相关矩阵来计算最大。
用法----------Usage----------
multistageoptimal.grid(N.upper, N.lower=rep(1,length(N.upper)), corr,
num.grid=11, Budget, CostC=1, CostTv=rep(1,length(N.upper)),N.fs,
detail=FALSE,alg)
参数----------Arguments----------
参数：N.upper
is the vector of up limits of number of candidates X.
是矢量最多候选人X.数目限制
参数：N.lower
is the vector of low limits of number of candidates X.
是向量的候选人X.数的上下限
参数：corr
Correlation matrix of X.
相关矩阵X。
参数：num.grid
is the number of equally distanced points which divided the axis of x_1 into num.grid-1 intervals and there are (num.grid-1)^n grids in a n dimensional hyper cube. The default value of num.grid is 11, so the hyper cube is divided into 10^n parts by the grid points. If the grid point is more than the maximum number of certain stage i, then the grid number of this stage will equal to the number of grid points, i.e., if num.grid > N_i, then the number of grid points for the i-th axis is N_i.
是等距离的点，轴的划分x_1到num.grid-1的时间间隔和有(num.grid-1)^n在维超立方体网格。是11的默认值num.grid，所以超立方体由网格点分为10^n份。如果网格点超过一定阶段i的最大数目，则在此阶段的网格数将等于的网格点的数量，即，如果num.grid > N_i，然后作i的网格点的数目次轴是N_i。
参数：Budget
contains the value of total budget.
包含总预算的价值。
参数：CostC
contains the costs of producing or identifying a candidate.
包含的成本或确定候选人。
参数：CostTv
contains a vector with length n reflecting the cost of evaluating a candidate in the tests performed at stage i, i=1,...,n. The cost might vary in different stages.
包含一个向量，其长度为n反映在阶段执行的测试中评价候补的成本，= 1，...，正。在不同阶段的成本可能会有所不同。
参数：N.fs
is the number of final selected candidates.
最终选定的候选人的数量。
参数：detail
is the control parameter to decide if the result of all the grids will be given or only the maximum.
是控制参数，以决定是否将给出的结果，所有的网格或只有最大。
参数：alg
is used to switch between two algorithms. If alg = GenzBretz(), which is by default, the quasi-Monte Carlo algorithm from Genz(1999) will be used. If alg = Miwa(), the program will use the Miwa algorithm (Mi2009), which an analytical solution of the MVN integral (Miwa2003). Miwa's algorithm has higher accuracy (7 digits) than quasi-Monte Carlo algorithm (5 digits), however the computational speed is also slower. Therefore, we recommend the user to use the default value of this parameter.
用于两种算法之间切换。如果ALG：= GenzBretz（），这是在默认情况下，准蒙特卡洛算法GENZ（1999）将被使用。如果ALG =三轮（）时，程序将使用的三轮的算法（Mi2009），它的解析解的的MVN积分（Miwa2003的）。三轮的算法具有更高的精度（7位）比准蒙特卡洛算法（5位），但计算速度也比较慢。因此，我们建议用户使用此参数的默认值。
Details
详细信息----------Details----------
More details are in the JSS paper section 3.5.
更多细节JSS本文3.5节。
值----------Value----------
If \texttt{detail} = FALSE, the output of this functions is a vector with the optimal number of candidates in each stage (\textbf{N}) and the maximum Δ G(y). Otherwise, the result for all the grid points, which have been calculated, will be exported as a table.
如果\texttt{detail}= FALSE，这个函数的输出是一个向量，其候选人在每个阶段的最佳数目（\textbf{N}），最大Δ G(y)。否则，结果将被导出的所有网格点，该被计算出来，为一个表。
注意----------Note----------
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（作者）----------Author(s)----------
Xuefei Mi
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
selectiongain()
selectiongain（）
实例----------Examples----------
corr=matrix( c(1, 0.3508,0.3508,0.4979,
0.3508 ,1, 0.3016,0.5630,
0.3508, 0.3016,1 ,0.5630,
0.4979, 0.5630,0.5630,1),
nrow=4
)
multistageoptimal.grid(N.upper=rep(100,3), corr=corr, Budget=200, CostC=0.5, N.fs=5)
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发表于 2012-9-30 00:26:46
