R语言 spaceExt包 glasso.miss()函数中文帮助文档(中英文对照)

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glasso.miss(spaceExt)
glasso.miss()所属R语言包：spaceExt

                                        Sparse Covariance Selection by glasso with EM
                                         格拉索与EM稀疏的协方差选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A function to achieve covariance selection by glasso with EM, missing data is allowed
格拉索与EM协方差选择一个函数来实现，允许丢失的数据


用法----------Usage----------


glasso.miss(Y, emIter, rho, ...)



参数----------Arguments----------

参数：Y
numeric matrix. Columns are for variables and rows are for samples.   
数字矩阵。列变量和样品的行。


参数：emIter
numeric value. The maximum number of iteration for EM  
数值。最大迭代次数为EM


参数：rho
The l1 norm tuning parameter.
L1范数的调优参数。


参数：...
additional control parameter passed to glasso
额外的控制参数传递给格拉索


值----------Value----------

a list of following comopnents.
的列表以下comopnents。


参数：Y.imputed
The sample matrix Y with missing data imputed by EM
样本矩阵Y归咎于由EM丢失的数据


参数：bic
the BIC(Bayesian Information Criterion) of current fit.  
BIC（贝叶斯信息准则）目前的契合。


参数：...
other values returned by glasso
其他的返回值由格拉索


（作者）----------Author(s)----------


Shiyuan He



参考文献----------References----------






实例----------Examples----------


data(finStocksCn)  ##data of finance sector of Chinese Stock Market, from January 4th, 2011 to July 26th, 2011[中国股市金融业的数据，从2011年1月4日至2011年7月26日]
finStocksCn$names ##stock names[＃股票名称]
y.m<-scale(finStocksCn$returns)
n=nrow(y.m)
p=ncol(y.m)
res=glasso.miss(y.m,rho=0.030,emIter=25,penalize.diagonal=FALSE)
res$bic  ##bic returned[返回＃BIC]

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