R语言 Tsphere包 covTranspose11()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

covTranspose11(Tsphere)
covTranspose11()所属R语言包：Tsphere

                                         Covariance Estimation.
                                         协方差估计。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Inverse row and column covariance estimation for the L1 penalized matrix-variate normal model.  
反行和列的协方差估计的L1处罚的矩阵变量的正常模式。


用法----------Usage----------


covTranspose11(xc, rhor, rhoc, row = TRUE, sigi.init = NULL,
delti.init = NULL, thr = 1e-04, maxit = 1000, trace = TRUE,  thr.glasso
= 1e-04,  maxit.glasso = 1000, pen.diag = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：xc
Centered data matrix.   
中心的数据矩阵。


参数：rhor
Row regularization parameter.   
行正则化参数。


参数：rhoc
Column regularization parameter.   
列正则化参数。


参数：row
Logical. TRUE = Start with row covariance.   
逻辑。 TRUE =开始排协方差。


参数：sigi.init
Initialization for the row precision matrix. (Optional).   
初始化的行精度矩阵。 （可选）。


参数：delti.init
Initialization for the column precision matrix. (Optional).   
初始化列的精度矩阵。 （可选）。


参数：thr
Convergence threshold.   
收敛阈值。


参数：maxit
Maximum number of iterations.   
最大迭代次数。


参数：trace
Prints matrix-variate log-likelihood for each iteration.   
打印矩阵变量对数似然每一次迭代。


参数：thr.glasso
Convergence threshold for the graphical lasso.   
收敛阈值的图形套索。


参数：maxit.glasso
Maximum number of iterations for the graphical lasso.   
的图形套索迭代的最大数量。


参数：pen.diag
Logical.  Indicates whether the diagonal should be penalized.   
逻辑。指示是否应该受到惩罚的对角线。


Details

详细信息----------Details----------

Estimates row and column precision matrix via L1 penalized Transposable Regularized Covariance Models.   
估计通过L1处罚的转座正规化的协方差模型的矩阵的行和列的精度。


值----------Value----------


参数：Sigmahat
Estimated row covariance.
行协方差估计值。


参数：Deltahat
Estimated column covariance.
列协方差估计值。


参数：Sigmaihat
Estimated sparse row precision matrix.
估计稀疏行精度矩阵。


参数：Deltaihat
Estimated sparse column precision matrix.
估计稀疏列的精度矩阵。


参数：loglike
Trace of the penalized log-likelihood at each iteration.
在每次迭代跟踪受到处罚的对数似然。


（作者）----------Author(s)----------



Genevera I. Allen





参考文献----------References----------

models with an application to missing data imputation",  Annals of Applied Statistics, 4:2, 764-790, 2010.  

参见----------See Also----------

TransSphere
TransSphere

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