R语言 scam包 scam.fit()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

scam.fit(scam)
scam.fit()所属R语言包：scam

                                        Newton-Raphson method to fit SCAM
                                         Newton-Raphson方法，以适应SCAM

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This routine estimates SCAM coefficients given log smoothing parameters using the Newton-Raphson method. The estimation of the smoothing parameters by the GCV/UBRE score optimization is outer to the model fitting. Routine  gcv.ubre_grad evaluates the first derivatives of the smoothness selection scores with respect to the  log smoothing parameters. Routine bfgs_gcv.ubre estimates the smoothing parameters using the BFGS method.
这个例程估计SCAM系数登录平滑参数，使用Newton-Raphson方法。模型拟合的GCV / UBRE得分的优化平滑参数的估计是外。例程gcv.ubre_grad评估的一阶导数的平滑选择分数相对于到log平滑参数。常规bfgs_gcv.ubre估计平滑参数使用的BFGS方法。

The function is not normally called directly, but rather service routines for scam.
的功能通常不直接调用，而是服务程序scam。


用法----------Usage----------


scam.fit(G,sp, SVD=TRUE,ee,eb,esp, maxit=200,epsilon=1e-8,start=NULL,   
          etastart=NULL, mustart=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：G
A list of items needed to fit a SCAM.
所需物品的列表，以适应一个骗局。


参数：sp
The vector of smoothing parameters.
平滑化参数的向量。


参数：SVD
Logical, if TRUE (default) then svd is applied to the augmented working model matrix,  otherwise the qr decomposition will be used (not recommended).
逻辑，如果为TRUE（默认值），然后SVD是施加到增强工作模型矩阵，否则将被用来qr分解（不推荐）。


参数：ee
Get the enviroment for the model coefficients.
环境的模型系数。


参数：eb
Get the enviroment for the model coefficients derivatives.
获得模型系数衍生工具的环境。


参数：esp
Get the enviroment for the smoothing parameter.
获取的环境的平滑参数。


参数：maxit
Maximum iterations in the Newton-Raphson procedure.
在牛顿 - 拉夫逊程序的最大迭代次数。


参数：epsilon
A positive scalar giving the tolerance at which the scaled distance between two successive penalized deviances is considered close enough to zero to terminate the algorithm.
一个正标量，在比例距离之间两个连续处罚deviances的足够接近为零，以终止该算法的公差。


参数：start
Initial values for the model coefficients
为模型系数的初始值


参数：etastart
Initial values for the linear predictor
初始值的线性预测


参数：mustart
Initial values for the expected values
为预期值的初始值


Details

详细信息----------Details----------

The routine applies step halving to any step that increases the penalized deviance substantially.
程序适用于任何步骤，大幅增加惩罚越轨行为的步骤减少一半。


（作者）----------Author(s)----------



Natalya Pya <nat.pya@gmail.com>




参考文献----------References----------


generalized additive models. J.R.Statist. Soc. B 70(3):495-518


参见----------See Also----------

scam
scam

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