R语言 SIS包 scadglm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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scadglm(SIS)
scadglm()所属R语言包：SIS

                                        SCAD regularized loglikelihood for generalized linear models
                                         SCAD规范loglikelihood广义线性模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions solve SCAD regularized loglikelihood for generalized linear models; scadcox does the one-step SCAD while fullscadcox solves the SCAD in a fully iterative method.
这些功能解决了SCAD的正规化loglikelihood为广义线性模型;scadcox SCAD一个步骤，而fullscadcox解决SCAD在一个完全迭代方法。


用法----------Usage----------


scadglm(x, y, wt.initsoln=NULL, lambda, initsoln=NULL,
family = binomial(), weight = NULL, offset = NULL,
function.precision=1e-10, nopenalty.subset=NULL)
      
fullscadglm(x, y, lambda, initsoln=NULL, family = binomial(),
   weight = NULL, offset = NULL, function.precision=1e-10,
   nopenalty.subset=NULL, eps0=1e-5, maxloop=10)




参数----------Arguments----------

参数：x
an (n * p)  matrix of features.
（N * P）矩阵的功能。


参数：y
an (n) vector of response.
一个（n）的矢量的响应。


参数：wt.initsoln
a (p+1) vector of initial solution for one-step SCAD.
的（p +1个）的矢量的初始解为一步骤SCAD。


参数：lambda
regularization parameter for the SCAD.
正则化参数的SCAD。


参数：initsoln
a (p+1) vector of initial solution.
初始解（p +1个）的矢量。


参数：family
a description of the error distribution and link function to be used in the model.
在模型中使用的误差分布的描述和链接功能。


参数：weight
an optional (n) vector of weights to be used in the fitting process.
在嵌合过程中要使用的一个可选的（n）的权重向量。


参数：offset
this can be used to specify an a priori known component to be included in the linear predictor during fitting.
这可以被用来指定一个a priori已知的组件被包括在配合期间的线性预测。


参数：function.precision
function.precision parameter used in the internal solver. Default is 1e-10.
function.precision参数的内部求解器使用。默认是1e-10.


参数：nopenalty.subset
a set of indices for the predictors that are not subject to the L1 penalty.
一组指数的预测是不的L1处罚的。


参数：eps0
an effective zero.
一个有效的零。


参数：maxloop
the maximum number of loops for the SCAD iteration.
为SCAD迭代循环的最大数目。


值----------Value----------

They return a (p+1) vector of estimated coefficients.
他们返回（P +1）的估计系数向量。


（作者）----------Author(s)----------


Jianqing Fan, Yang Feng, Richard Samworth, and Yichao Wu



参考文献----------References----------

Jianqing Fan and Runze Li (2001) Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties. Journal of American Statistical Association, 96, 1348-1360.
Hui Zou and Runze Li (2008) One-step Sparse Estimates in Nonconcave Penalized Likelihood Models (with discussion). The Annals of Statistics, 36, 1509-1533


参见----------See Also----------

wtlassoglm
wtlassoglm


实例----------Examples----------


set.seed(0)
b <- c(1,1,1,-3*sqrt(2)/2)
n=400
p=30
truerho=0.5
x=matrix(rnorm(n*p, mean=0, sd=1), n, p)
feta=x[, 1:4]%*%b
fprob=exp(feta)/(1+exp(feta))
y=rbinom(n, 1, fprob)
scadglm(x,y,lambda=0.0015)
coef(glm(y~x,family=binomial()))

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