R pdIdnot 單位矩陣倍數的溢出證明 pdMat 類

說明

這組函數是對庫 nlme 中的 pdMat 類 pdIdent 的修改。修改是將 pdMat 中使用的對數參數化替換為 notLog2 參數化，因為後者避免了似然性的不確定性和相關的收斂問題：參數還與方差而不是標準差相關，以與 pdTens 保持一致類。這些函數對於處理廣義加性混合模型特別有用，其中方差參數/平滑參數可能非常大或非常小，因此上溢或下溢可能會成為問題。

這些函數通常不會被直接調用，盡管與 pdTens 類不同，這些函數很容易調用。

用法

pdIdnot(value = numeric(0), form = NULL, 
       nam = NULL, data = sys.frame(sys.parent()))

參數

value	參數的初始化值。通常不使用。
form	指定隨機效應結構的片麵公式。
nam	名稱參數，通常不與此類一起使用。
data	用於評估公式的 DataFrame 。

細節

提供以下函數：Dim.pdIndot , coef.pdIdnot , corMatrix.pdIdnot , logDet.pdIdnot , pdConstruct.pdIdnot , pdFactor.pdIdnot , pdMatrix.pdIdnot , solve.pdIdnot , summary.pdIdnot。 (例如mgcv:::coef.pdIdnot 進行訪問。)

請注意，雖然 pdFactor 和 pdMatrix 函數返回縮放隨機效應協方差矩陣或其因子的逆矩陣，但 pdConstruct 函數使用縮放協方差矩陣本身的估計值進行初始化。

值

類 pdIdnot 對象或相關數量。有關更多詳細信息，請參閱nlme 文檔。

例子

# see gamm

作者

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

參考

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

The nlme source code.

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

也可以看看

te , pdTens , notLog2 , gamm