glm.control(stats)
glm.control()所属R语言包:stats
Auxiliary for Controlling GLM Fitting
辅助控制的GLM拟合
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Auxiliary function for glm fitting. Typically only used internally by glm.fit, but may be used to construct a control argument to either function.
glm装修的辅助功能。通常只在内部使用glm.fit,但可以用来构建一个control参数或者功能。
用法----------Usage----------
glm.control(epsilon = 1e-8, maxit = 25, trace = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数:epsilon
positive convergence tolerance ε; the iterations converge when |dev - dev_{old}|/(|dev| + 0.1) < ε.
积极收敛公差ε;迭代收敛时|dev - dev_{old}|/(|dev| + 0.1) < ε。
参数:maxit
integer giving the maximal number of IWLS iterations.
整数IWLS迭代的最大数量。
参数:trace
logical indicating if output should be produced for each iteration.
逻辑表明,如果输出应为每次迭代产生。
Details
详情----------Details----------
The control argument of glm is by default passed to the control argument of glm.fit, which uses its elements as arguments to glm.control: the latter provides defaults and sanity checking.
control glm参数control参数glm.fit作为glm.control的参数,它使用它的元素传递给默认的是:后者提供了默认和完整性检查。
If epsilon is small (less than 1e-10) it is also used as the tolerance for the detection of collinearity in the least squares solution.
如果epsilon是小(小于1e-10),它也被用于检测共线性最小二乘解容忍。
When trace is true, calls to cat produce the output for each IWLS iteration. Hence, options(digits = *) can be used to increase the precision, see the example.
当trace是真实的,调用,cat产生每个IWLS迭代的输出。因此,options(digits = *)可用于提高精度,看到的例子。
值----------Value----------
A list with components named as the arguments.
参数命名的组件列表。
参考文献----------References----------
Generalized linear models. Chapter 6 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.
参见----------See Also----------
glm.fit, the fitting procedure used by glm.
glm.fit,拟合程序使用glm。
举例----------Examples----------
### A variation on example(glm) :[#变异(GLM)上的例子:]
## Annette Dobson's example ...[#吕秀莲多布森的例子...]
counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12)
outcome <- gl(3,1,9)
treatment <- gl(3,3)
oo <- options(digits = 12) # to see more when tracing :[看到更多的跟踪时:]
glm.D93X <- glm(counts ~ outcome + treatment, family=poisson(),
trace = TRUE, epsilon = 1e-14)
options(oo)
coef(glm.D93X) # the last two are closer to 0 than in ?glm's glm.D93[过去两年更接近比0?GLM的glm.D93]
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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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