R语言 rrlda包 rrest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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rrest(rrlda)
rrest()所属R语言包：rrlda

                                        Robust Regularized Estimator (RegMCD) for location and inverse scatter
                                         强大的正则化估计（RegMCD）的位置和逆散射

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes the Robust Regularized Estimator for location and inverse scatter.
计算位置和逆散射的的鲁棒正则估计为。


用法----------Usage----------


rrest(data, lambda=0.5, hp=0.75, thresh=0.0001, maxit=10, penalty="L2")



参数----------Arguments----------

参数：data
Matrix or data.frame of observations
矩阵或数据框的观察


参数：lambda
Penalty parameter which controls the sparseness of the resulting inverse scatter matrix. Default is 0.5
惩罚参数控制所产生的逆散射矩阵的稀疏。默认值是0.5


参数：hp
Robustness parameter which specifies the amount of observations to be included in the computations. Default is 0.75
鲁棒性的参数，该参数指定要包括在计算量的观测。默认值是0.75


参数：thresh
Threshold value controlling the convergence of the iterative algorithm. Default is 0.0001. In most cases this argument does not have to be supplied.
阈值控制的迭代算法的收敛性。默认值是0.0001。在大多数情况下，这种说法没有提供。


参数：maxit
Maximum number of iterations of the algorithm. Default is 10.
该算法的迭代的最大数目。默认值是10。


参数：penalty
Type of penalty to be applied. Possible values are "L1" and "L2".
刑罚的种类。可能的值是“L1”和“L2”。


Details

详细信息----------Details----------

The Robust Regularized Estimator computes a sparse inverse covariance matrix of the given observations by maximization of a penalized likelihood function. The sparseness is controlled by a penalty parameter lambda. Possible outliers are dealt with by a robustness parameter alpha which specifies the amount of observations for which the likelihood function is maximized.
强大的正则估计计算的稀疏逆协方差矩阵，给出的意见的惩罚似然函数的最大化。稀疏的惩罚参数的lambda控制。可能的离群值处理由一个指定的量最大化的似然函数的观测的鲁棒性参数α。


值----------Value----------


参数：mean
The resulting location estimate.
产生的位置估计。


参数：covi_nocons
The resulting inverse covariance estimate.
由此产生的逆协方差的估计。


参数：subset
An index vector specifying the data subset used (see robustness parameter alpha).
索引向量指定的数据子集（见稳健性参数α）。


参数：objective
The maximized objective value.
最大化的目标函数值。


参数：loglik
The maximized (log-)likelihood value.
最大化（log）的似然值。


参数：niter
The number of iterations
的迭代次数


实例----------Examples----------


        x <- cbind(rnorm(100), rnorm(100), rnorm(100)) # use first group only[只使用第一组]
        rr <- rrest(x, lambda=0.2, hp=0.75)
        solve(rr$covi) ## estimated cov matrix[＃估计覆盖矩阵]

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