R语言 RXshrink包 RXuclars()函数中文帮助文档(中英文对照)

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RXuclars(RXshrink)
RXuclars()所属R语言包：RXshrink

                                        Maximum Likelihood Least Angle Regression on Uncorrelated X-Components
                                         最大似然不相关X-元件的最小角度回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Apply least angle regression estimation to the uncorrelated components of a possibly ill-conditioned linear regression model and generate normal-theory maximum likelihood TRACE displays.
最小角度不相关分量的可能是病态线性回归模型的回归估计，并产生正常的理论最大似然跟踪显示。


用法----------Usage----------


  RXuclars(form, data, rscale = 1, type = "lar", trace = FALSE,
    eps = .Machine$double.eps, omdmin = 9.9e-13, ...)



参数----------Arguments----------

参数：form
A regression formula [y~x1+x2+...] suitable for use with lm().
回归公式Y~X1 + X2 + ...]适合使用LM（）。


参数：data
Data frame containing observations on all variables in the formula.
数据框包含公式中的所有变量的观察。


参数：rscale
One of three possible choices (0, 1 or 2) for rescaling of variables as they are being "centered" to remove non-essential ill-conditioning:  0 implies no rescaling; 1 implies divide each variable by its standard error; 2 implies rescale as in option 1 but re-express answers as in option 0.
三种可能的选择（0，1或2）的调整，也变量，因为他们正在“中心”，以消除非必要的病态：0意味着没有重新定标1表示将每个变量的标准错误;意味着重新调整选项1，但重新明确答案选项0。


参数：type
One of "lasso", "lar" or "forward.stagewise" for function lars(). Names can be abbreviated to any unique substring. Default in RXlarlso() is "lar".
其中的“套索”，“LAR”或“forward.stagewise的”功能拉斯（）。名称可缩写为任何独特的子串。默认情况下，在RXlarlso（）“LAR”。


参数：trace
If TRUE, lars() function prints out its progress.
如果是TRUE，拉斯（）函数打印出其进展情况。


参数：eps
The effective zero for lars().
有效的零拉斯（）。


参数：omdmin
Strictly positive minimum allowed value for one-minus-delta (default = 9.9e-013.)
严格为正一负增量（默认的最小允许值= 9.9E-013）。


参数：...
Optional argument(s) passed to the lars() function in the lars R-package.
可选参数（S）传递给拉斯（）函数在拉斯R-封装。


Details

详细信息----------Details----------

RXuclars() applies Least Angle Regression to the uncorrelated components of a possibly ill-conditioned set of X-variables.  A closed-form expression for the lars/lasso shrinkage delta factors exits in this case: Delta(i) = max(0,1-k/abs[PC(i)]), where PC(i) is the principal correlation between Y and the i-th principal coordinates of X. Note that the k-factor in this formulation is limited to a subset of [0,1].  MCAL=0 occurs at k=0, while MCAL = P results when k is the maximum absolute principal correlation.
RXuclars（）可能病态的X变量集的不相关分量施加最小角回归。一个封闭的形式表达的拉斯/套索收缩的增量因素在这种情况下，退出：DELTA（I）=（0,1-K / ABS PC（I）]），PC（I）之间的相关性是主要的Y和X。请注意，在此配方中的k-因子是有限的一个子集[0,1]的第i个主坐标系。 MCAL = 0发生，在k = 0，而MCAL = P的结果，当k是最大绝对主要相关。


值----------Value----------

An output list object of class RXuclars:
输出列表对象类RXuclars：


参数：form
The regression formula specified as the first argument.
作为第一个参数指定的回归公式。


参数：data
Name of the data.frame object specified as the second argument.
作为第二个参数指定的数据框对象的名称。


参数：p
Number of regression predictor variables.
数回归预测变量。


参数：n
Number of complete observations after removal of all missing values.
完整的观测搬迁后的所有缺失值数。


参数：r2
Numerical value of R-square goodness-of-fit statistic.
R-平方善良的拟合统计量的数值。


参数：s2
Numerical value of the residual mean square estimate of error.
剩余均方误差估计的数值。


参数：prinstat
Listing of principal statistics.
上市的主要统计数据。


参数：gmat
Orthogonal matrix of direction cosines for regressor principal axes.
正交矩阵的回归量主要轴的方向余弦。


参数：lars
An object of class lars.
对象的类拉斯。


参数：coef
Matrix of shrinkage-ridge regression coefficient estimates.
收缩岭回归系数矩阵的估计。


参数：risk
Matrix of MSE risk estimates for fitted coefficients.
矩阵的的MSE风险估计拟合系数。


参数：exev
Matrix of excess MSE eigenvalues (ordinary least squares minus ridge.)
多余的MSE矩阵特征值（普通最小二乘法减去脊）。


参数：infd
Matrix of direction cosines for the estimated inferior direction, if any.
估计下方向的方向余弦矩阵，如果有的话。


参数：spat
Matrix of shrinkage pattern multiplicative delta factors.
矩阵的收缩模式乘法Delta因素。


参数：mlik
Listing of criteria for maximum likelihood selection of M-extent-of-shrinkage.
上市M-收缩程度最大似然选择的标准。


参数：sext
Listing of summary statistics for all M-extents-of-shrinkage.
上市的汇总统计所有M-程度的收缩。


（作者）----------Author(s)----------


Bob Obenchain <wizbob@att.net>



参考文献----------References----------

Ann. Statis. 32, 407-499 (with discussion.)
members.iquest.net/~softrx.


参见----------See Also----------

RXlarlso.
RXlarlso。


实例----------Examples----------


  data(longley2)
  form <- GNP~GNP.deflator+Unemployed+Armed.Forces+Population+Year+Employed
  rxuobj <- RXuclars(form, data=longley2)
  rxuobj
  plot(rxuobj)

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