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rbpspline(SpatialExtremes)
rbpspline()所属R语言包：SpatialExtremes

                                        Fits a penalized spline with radial basis functions to data
                                         被处罚的样条径向基函数适用于数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fits a penalized spline with radial basis functions to data.
适用于被处罚的径向基函数样条数据。


用法----------Usage----------


rbpspline(y, x, knots, degree, penalty = "gcv", ...)



参数----------Arguments----------

参数：y
The response vector.
响应矢量。


参数：x
A vector/matrix giving the values of the predictor variable(s). If x is a matrix, each row corresponds to one observation.
一个向量/矩阵给出的预测变量的值（S）。如果x是一个矩阵，每一行对应于一个观测。


参数：knots
A vector givint the coordinates of the knots.
一个的矢量givint的坐标的结。


参数：degree
The degree of the penalized smoothing spline.
程度的惩罚样条。


参数：penalty
A numeric giving the penalty coefficient for the penalization term. Alternatively, it could be either 'cv' or 'gcv' to choose the penalty using the (generalized) cross-validation criterion.  
一个数字系数的处罚条款给予处罚。另外，它可能是CV或“GCV，选择penalty使用（广义）的交叉验证标准。


参数：...
Additional options to be passed to the cv or gcv function.
附加选项将被传递给cv或gcv函数。


Details

详细信息----------Details----------

The penalized spline with radial basis is defined by:
径向基的惩罚样条的定义是：

where β_i are the coefficients to be estimated, κ_i are the coordinates of the i-th knot and m = (d+1)/2 where d corresponds to the degree of the spline.
其中β_i的是要估计的系数，κ_i的是第i个结m = (d+1)/2其中d对应degree的花键的坐标。

The fitting criterion is to minimize
拟合判据，是尽量减少

where λ is the penalty coefficient and K the penalty matrix.  
λ是惩罚系数和K的罚款矩阵的。


值----------Value----------

An object of class pspline.
对象的类pspline。


（作者）----------Author(s)----------


Mathieu Ribatet



参考文献----------References----------

Regression Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics.

参见----------See Also----------

cv, gcv
cv，gcv


实例----------Examples----------


n <- 200
x <- runif(n)
fun <- function(x) sin(3 * pi * x)
y <- fun(x) + rnorm(n, 0, sqrt(0.4))
knots <- quantile(x, prob = 1n/4) / (n/4 + 1))
fitted <- rbpspline(y, x, knots = knots, degree = 3)
fitted

plot(x, y)
lines(fitted, col = 2)

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