mvmeta.control(mvmeta)
mvmeta.control()所属R语言包:mvmeta
Ancillary Parameters for Controlling the Fit in mvmeta Models
辅助控制适合在mvmeta模型的参数
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This internal function sets the parameter options used for fitting meta-analytical models, commonly to pre-specified default values. It is usually called by mvmeta.fit.
这个内部功能设置的参数选项用于装配元分析模型,通常预先指定的默认值。它通常被称为mvmeta.fit。
用法----------Usage----------
mvmeta.control(fnscale=-1, ...)
参数----------Arguments----------
参数:fnscale
An overall scaling to likelihood functions applied during optimization. If negative, turns the problem into a maximization problem. This should not be changed.
的整体缩放应用在优化过程中的似然函数。如果为负,将问题转化为最大化问题。这不应该被改变。
参数:...
Additional parametes. See optim.
其他parametes。见optim。
Details
详细信息----------Details----------
The control argument of mvmeta is by default passed to the control argument of mvmeta.fit, which uses its elements as arguments to glm.control.
mvmeta的控制参数是默认情况下,传递给控制参数的mvmeta.fit,使用其元素的参数glm.control。
In the present version, the functions simply specifies the parameter values to be passed to optim, which is called internally by mvmeta.ml and mvmeta.reml for controlling the optimization procedure in random-effects models.
在目前的版本中,函数只是简单地指定要传递给optim,这就是所谓的内部mvmeta.ml和mvmeta.reml控制优化过程中随机效应模型的参数值。
The function will be eventually extended through other arguments related to different aspects of the fitting procedures.
该函数将最终延长至有关的其他参数的拟合程序的各个方面。
值----------Value----------
A list with components named as the arguments.
命名的参数列表的组件。
(作者)----------Author(s)----------
Antonio Gasparrini, <a href="mailto:antonio.gasparrini@lshtm.ac.uk">antonio.gasparrini@lshtm.ac.uk</a>
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
See mvmeta. See also glm.control. See mvmeta-package for an overview of this modelling framework.
见mvmeta。 glm.control。见mvmeta-package建模框架的概述,这。
实例----------Examples----------
# RUN THE MODEL[运行模型]
model <- mvmeta(cbind(PD,AL)~pubyear,S=berkey98[5:7],data=berkey98)
# PRINT THE ITERATIONS (SEE ?optim)[打印迭代(看到了吗?OPTIM)]
model <- mvmeta(cbind(PD,AL)~pubyear,S=berkey98[5:7],data=berkey98,
control=list(trace=6,REPORT=1))
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