R initial.sp 多重平滑參數估計的起始值

R語言 initial.sp 位於 mgcv 包(package)。

查找多重平滑參數估計的初始平滑參數猜測。這個想法是找到這樣的值，使得每個懲罰參數的估計自由度應該遠離 0 和 1，從而確保這些值位於平滑參數估計標準顯著變化的參數空間區域中具有平滑參數值。

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

`X`	是模型矩陣。
`S`	是懲罰矩陣的列表。 `S[[i]]` 是第 i 個懲罰矩陣，但請注意，它不是存儲為完整矩陣，而是存儲為包括懲罰矩陣的所有非零元素的最小方陣。 `S[[i]]` 的元素 1,1 占據第 i 個懲罰矩陣的元素 `off[i]` 、 `off[i]` 。每個`S[[i]]` 必須是半正定的。
`off`	是一個數組，指示參數向量中的第一個參數，該參數受到涉及 `S[[i]]` 的懲罰。
`expensive`	如果 `TRUE` 則調整總體平滑量，以便每個懲罰參數的平均自由度恰好為 0.5：這在數值上代價高昂。
`XX`	如果 `TRUE` 則 `X` 包含 `X^TX` ，而不是 `X` 。

本質上使用每個模型係數的估計自由度的粗略近似，嘗試找到將這些 e.d.f. 限製在 0 和 1 之間的平滑參數。

通常僅由 magic 和 gam 調用。

初始平滑參數估計值的數組。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Starting values for multiple smoothing parameter estimation。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。