R语言 SparseM包 lsq()函数中文帮助文档(中英文对照)

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lsq(SparseM)
lsq()所属R语言包：SparseM

                                        Least Squares Problems in Surveying
                                         在测量中的最小二乘问题

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

One of the four matrices from the least-squares solution of  problems in surveying that were used by Michael Saunders and Chris Paige
之一，从四个矩阵的最小二乘解的问题，在测量中，使用由Michael Saunders和克里斯佩琪


用法----------Usage----------


data(lsq)



格式----------Format----------

A list of class matrix.csc.hb or matrix.ssc.hb depending on how the coefficient matrix is stored with the following components:
列表类matrix.csc.hb或matrix.ssc.hb的系数矩阵存储以下组件：

ra ra component of the csc or ssc format of the coefficient matrix, X.
岭岭分量在csc或SSC格式的系数矩阵，X。

ja ja component of the csc or ssc format of the coefficient matrix, X.
ja的ja的组成部分，在csc或SSC格式的系数矩阵，X。

ia ia component of the csc or ssc format of the coefficient matrix, X.
IA IA分量在csc或SSC格式的系数矩阵，X。

rhs.ra ra component of the right-hand-side, y, if stored in csc or ssc format; right-hand-side stored in dense vector or matrix otherwise.
rhs.ra岭组件的右手侧，y，如果CSC或SSC格式的存储在右手端存储在茂密的向量或矩阵，否则。

rhs.ja ja component of the right-hand-side, y, if stored in csc or  ssc format; a null vector otherwise.
rhs.ja JA组件的右手侧，y，如果CSC或SSC格式的存储在一个空的向量，否则。

rhs.ia ia component of the right-hand-side, y, if stored in csc or ssc format; a null vector otherwise.
rhs.ia IA组件的右手侧，y，如果CSC或SSC格式的存储在一个空的向量，否则。

xexactvector of the exact solutions, b, if they exist; a null vector o
xexactvector的精确解，B，如果它们存在的空矢量o

guessvector of the initial guess of the solutions if they exist; a null vector otherwise.
guessvector的解决方案，如果他们存在的初始猜测，一个空矢量否则。

dimdimenson of the coefficient matrix, X.
的系数矩阵，X. dimdimenson

rhs.dimdimenson of the right-hand-side, y.
rhs.dimdimenson的右手侧，y坐标。

rhs.modestorage mode of the right-hand-side; can be full storage or same format as the coefficient matrix.
右手侧; rhs.modestorage模式可以是完整的存储或相同的格式的系数矩阵。


参考文献----------References----------

http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research


参见----------See Also----------

read.matrix.hb
read.matrix.hb


实例----------Examples----------


data(lsq)
class(lsq) # -> [1] "matrix.csc.hb"[ - > [1]“matrix.csc.hb”]
model.matrix(lsq)->X
class(X) # -> "matrix.csr"[ - >“matrix.csr”]
dim(X) # -> [1] 1850  712[ - > [1] 1850 712]
y <- model.response(lsq) # extract the rhs[提取的RHS]
length(y) # [1] 1850 [[1] 1850]

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