R initial.sp 多重平滑参数估计的起始值

R语言 initial.sp 位于 mgcv 包(package)。

查找多重平滑参数估计的初始平滑参数猜测。这个想法是找到这样的值，使得每个惩罚参数的估计自由度应该远离 0 和 1，从而确保这些值位于平滑参数估计标准显著变化的参数空间区域中具有平滑参数值。

initial.sp(X,S,off,expensive=FALSE,XX=FALSE)

`X`	是模型矩阵。
`S`	是惩罚矩阵的列表。 `S[[i]]` 是第 i 个惩罚矩阵，但请注意，它不是存储为完整矩阵，而是存储为包括惩罚矩阵的所有非零元素的最小方阵。 `S[[i]]` 的元素 1,1 占据第 i 个惩罚矩阵的元素 `off[i]` 、 `off[i]` 。每个`S[[i]]` 必须是半正定的。
`off`	是一个数组，指示参数向量中的第一个参数，该参数受到涉及 `S[[i]]` 的惩罚。
`expensive`	如果 `TRUE` 则调整总体平滑量，以便每个惩罚参数的平均自由度恰好为 0.5：这在数值上代价高昂。
`XX`	如果 `TRUE` 则 `X` 包含 `X^TX` ，而不是 `X` 。

本质上使用每个模型系数的估计自由度的粗略近似，尝试找到将这些 e.d.f. 限制在 0 和 1 之间的平滑参数。

通常仅由 magic 和 gam 调用。

初始平滑参数估计值的数组。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Starting values for multiple smoothing parameter estimation。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。