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rsem.emmusig(rsem)
rsem.emmusig()所属R语言包：rsem

                                         Robust mean and covariance matrix using Huber-type weight
                                         强大的均值和方差矩阵胡贝尔型重

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Robust mean and covariance matrix using Huber-type weight.
强大的均值和方差矩阵，胡贝尔型重量。


用法----------Usage----------


rsem.emmusig(xpattern, varphi=.1, max.it=1000, st='i')



参数----------Arguments----------

参数：xpattern
Missing data pattern output from rsem.pattern.   
丢失的数据模式输出rsem.pattern。


参数：varphi
Proportion of data to be down-weighted. Default is 0.1.  
的数据是向下加权比例（百分比）。默认值是0.1。


参数：max.it
Maximum number of iterations for EM. Default is 1000
为EM迭代的最大数量。默认值是1000


参数：st
Starting values for EM algorithm. The default is 0 for mean and I for covariance. Alternative, the starting values can be estimated according to MCD.
EM算法的初始值。默认值是0的均值和我协方差。替代方案中，初始值可以根据MCD估计。


Details

详细信息----------Details----------

Estimate mean and covariance matrix using the expectation robust (ER) algorithm.
估计均值和方差矩阵的期望强大的算法（ER）。


值----------Value----------


参数：err
Error code. 0: good. 1: maximum iterations are exceeded.
错误代码。 0：好。 1：最大迭代次数超出。


参数：mu
Mean vector
平均向量


参数：sigma
Covariance matrix
协方差矩阵


（作者）----------Author(s)----------



Ke-Hai Yuan and Zhiyong Zhang




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

rsem.emmusig
rsem.emmusig


实例----------Examples----------


data(mardiamv25)
miss_pattern<-rsem.pattern(mardiamv25)
em_results<-rsem.emmusig(miss_pattern)
em_results

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