R语言 SpatialTools包 decomp.cov()函数中文帮助文档(中英文对照)

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decomp.cov(SpatialTools)
decomp.cov()所属R语言包：SpatialTools

                                         Calculates decomposition of covariance matrix
                                         计算协方差矩阵分解

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates a decomposition of the provided covariance matrix, V, using the chosen method.  
计算所提供的协方差矩阵的分解，V，使用所选择的方法。


用法----------Usage----------


        decomp.cov(V, method = "eigen")



参数----------Arguments----------

参数：V
A (symmetric, positive-definite) covariance matrix.  
A（对称正定）协方差矩阵。


参数：method
A character vector specifying the method used to decompose V.  Options are "eigen", "chol", or "svd" (Eigen decomposition, Cholesky decomposition, or Singular value decomposition, respectively).  
指定一个字符向量分解V所采用的方法。选项是“特征”，“哲”，或“SVD”（本征分解，Cholesky分解，或奇异值分解，分别）。


Details

详细信息----------Details----------

The matrix V is assumed to be symmetric and positive definite.  Symmetry is checked, but the positive definiteness of the matrix is not.  Returns a decomposition matrix U such that V = U %*% t(U).
的矩阵V，被假定为对称正定。对称性被选中，但在矩阵的正定性是不。返回的分解矩阵UV=U％*％t(U)。


值----------Value----------

Returns a decomposition matrix U such that V = U %*% t(U).
返回的分解矩阵UV=U％*％t(U)。


（作者）----------Author(s)----------


Joshua French



参见----------See Also----------

cov.sp
cov.sp


实例----------Examples----------


        data(toydata)
        U <- decomp.cov(toydata$V, method = "chol")
        #range(toydata$V - U %*% t(U))[范围（toydata $ V  -  U％％T（U））]

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注：
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注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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