R formXtViX GAMM 协方差矩阵的形式分量

说明

这是gamm 的服务例程。给定 V ，使用 extract.lme.cov2 获得的估计协方差矩阵，在给定 V 的结构(通常稀疏)的情况下，此例程尽可能有效地形成 X^TV^{-1}X 的矩阵平方根。

用法

formXtViX(V,X)

参数

V	从 extract.lme.cov2 返回的数据协方差矩阵列表
X	模型矩阵。

细节

extract.lme.cov2 返回的协方差矩阵可能采用打包和重新排序的格式，因为它通常是稀疏的。因此，需要特殊的服务程序来形成涉及该矩阵的所需产品。

值

矩阵 R 使得 crossprod(R) 给出 X^TV^{-1}X 。

例子

require(mgcv)
library(nlme)
data(ergoStool)
b <- lme(effort ~ Type, data=ergoStool, random=~1|Subject)
V1 <- extract.lme.cov(b, ergoStool)
V2 <- extract.lme.cov2(b, ergoStool)
X <- model.matrix(b, data=ergoStool)
crossprod(formXtViX(V2, X))
t(X)

作者

Simon N. Wood simon.wood@r-project.org

参考

For lme see:

Pinheiro J.C. and Bates, D.M. (2000) Mixed effects Models in S and S-PLUS. Springer

For details of how GAMMs are set up for estimation using lme see:

Wood, S.N. (2006) Low rank scale invariant tensor product smooths for Generalized Additive Mixed Models. Biometrics 62(4):1025-1036

https://www.maths.ed.ac.uk/~swood34/

也可以看看

gamm , extract.lme.cov2