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R语言 VGAM包 calibrate.qrrvglm.control()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 15:28:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
calibrate.qrrvglm.control(VGAM)
calibrate.qrrvglm.control()所属R语言包:VGAM

                                         Control function for CQO/UQO/CAO calibration
                                         控制功能为的CQO / UQO /曹校准

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Algorithmic constants and parameters for running calibrate.qrrvglm are set using this function.
算法的常量和运行参数calibrate.qrrvglm使用此功能。


用法----------Usage----------


calibrate.qrrvglm.control(object, trace = FALSE, Method.optim = "BFGS",
    gridSize = if (Rank == 1) 9 else 5, varlvI = FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
The fitted CQO/UQO/CAO model. The user should ignore this argument.  
装的CQO / UQO /曹模型。用户应忽略此参数。


参数:trace
Logical indicating if output should be produced for each iteration. It is a good idea to set this argument to be TRUE since the computations are expensive.  
逻辑表明,如果输出应为每个迭代。这是一个好主意,将该参数设置为TRUE因为计算是昂贵的。


参数:Method.optim
Character. Fed into the method argument of optim.  
字符。送入method参数optim。


参数:gridSize
Numeric, recycled to length Rank.  Controls the resolution of the grid used for initial values.  For each latent variable, an equally spaced grid of length gridSize is cast from the smallest site score to the largest site score. Then the likelihood function is evaluated on the grid, and the best fit is chosen as the initial value. Thus increasing the value of gridSize increases the chance of obtaining the global solution, however, the computing time increases proportionately.  
数字,循环到长Rank。用于初始值的网格的控制分辨率。对于每一个潜在变量,等距网格的长度gridSize投从最小的现场比分最大的网站得分。然后,似然函数评价在网格上,作为初始值和最合适的选择。因此保值增值的gridSize增加的机会获得全球性的解决方案,但是,计算时间相应增大。


参数:varlvI
Logical. For CQO objects only, this argument is fed into Coef.qrrvglm.  
逻辑。 CQO对象,这种说法被送入Coef.qrrvglm。


参数:...
Avoids an error message for extraneous arguments.  
避免的错误信息无关的参数。


Details

详细信息----------Details----------

Most CQO/CAO users will only need to make use of trace and gridSize. These arguments should be used inside their call to calibrate.qrrvglm, not this function directly.
大多数的CQO /曹用户将只需要利用trace和gridSize。这些参数应使用calibrate.qrrvglm,此功能直接在他们的检测。


值----------Value----------

A list which with the following components.
一个列表,有以下组件。


参数:trace
Numeric (even though the input can be logical).  
数值(即使输入可以是逻辑)。


参数:gridSize
Positive integer.  
正整数。


参数:varlvI
Logical.
逻辑。


注意----------Note----------

Despite the name of this function, UQO and CAO models are handled as well.
尽管此功能的名称,UQO曹模型以及处理。


(作者)----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

On constrained and unconstrained quadratic ordination. Manuscript in preparation.

参见----------See Also----------

calibrate.qrrvglm, Coef.qrrvglm.
calibrate.qrrvglm,Coef.qrrvglm。


实例----------Examples----------


## Not run:  hspider[,1:6] = scale(hspider[,1:6]) # Needed when ITol = TRUE[#不运行:hspider [1:6] =比例(hspider [1:6])#需要时ITol = TRUE]
set.seed(123)
p1 = cqo(cbind(Alopacce, Alopcune, Pardlugu, Pardnigr,
               Pardpull, Trocterr, Zoraspin) ~
         WaterCon + BareSand + FallTwig +
         CoveMoss + CoveHerb + ReflLux,
         family = poissonff, data = hspider, ITol = TRUE)
sort(p1@misc$deviance.Bestof) # A history of all the iterations[历史上所有的迭代]

siteNos = 1:2  # Calibrate these sites[校准这些网站]
cp1 = calibrate(p1, new = data.frame(p1@y[siteNos,]), trace = TRUE)

## End(Not run)[#(不执行)]

## Not run: [#不运行:]
# Graphically compare the actual site scores with their calibrated values[图形方式比较实际的网站得分与他们的校准值]
persp(p1, main = "Site scores: solid=actual, dashed=calibrated",
      label = TRUE, col = "blue", las = 1)
abline(v = lv(p1)[siteNos], lty = 1, col = 1:length(siteNos)) # actual site scores[现场实际成绩]
abline(v = cp1, lty = 2, col = 1:length(siteNos)) # calibrated values[校准值]

## End(Not run)[#(不执行)]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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