R语言 MCRestimate包 PLR()函数中文帮助文档(中英文对照)

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PLR(MCRestimate)
PLR()所属R语言包：MCRestimate

                                        A function which performs penalised logistic regression
                                         函数执行受罚logistic回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A function which performs penalised logistic regression.
一个函数，它执行受罚的logistic回归。


用法----------Usage----------


       ## S3 method for class 'PLR'



参数----------Arguments----------

参数：resultvector
a vector which contains the labeling of the samples
一个向量，它包含了样品的标签


参数：trainmatrix
a matrix which includes the data. The rows corresponds to the observations and the columns to the variables.
一个矩阵，其中包括的数据。行对应的意见和列变量。


参数：kappa
value range for penalty parameter. If more that one parameter is specified the one with the lowest AIC will be used.
惩罚参数值范围。如果指定了一个以上的参数与AIC的最低将被使用。


参数：eps
precision of convergence
收敛精度


参数：object
a fitted PLR model
装PLR的模型


参数：...
here a data matrix from samples that should be predicted
这里应预测的样本数据矩阵


值----------Value----------

a list with three arguments
三个参数列表


参数：a
Intercept estimate of the linear predictor
拦截的线性预测估计


参数：b
vector of estimated regression coefficients
估计回归系数向量


参数：factorlevel
levels of grouping variable
各级的分组变量


参数：aics
vector of AIC values with respect to penalty parameter kappa
就罚参数KAPPA的AIC值向量


参数：trs
vector of effective degrees of freedom with respect to penalty parameter kappa
有效自由度的向量，就罚参数KAPPA


作者（S）----------Author(s)----------


Axel Benner, Ulrich Mansmann, based on MathLab code by Paul Eilers



举例----------Examples----------


library(golubEsets)
data(Golub_Merge)
eSet<-Golub_Merge
X0 <- t(exprs(eSet))
m <- nrow(X0); n <- ncol(X0)
y <- pData(eSet)$ALL.AML
f <- PLR(X0, y,kappa=10^seq(0, 7, 0.5))
if (interactive()) {
  x11(width=9, height=4)
  par(mfrow=c(1,2))
plot(log10(f$kappas), f$aics, type="l",main="Akaike's Information Criterion", xlab="log kappa", ylab="AIC")
plot(log10(f$kappas), f$trs, type="l",xlab="log kappa",
ylab="Dim",main="Effective dimension")
}

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