R pdTens 實現張量積平滑的 pdMat 類的函數

說明

這組函數實現了 nlme 庫 pdMat 類，以允許由 lme 估計張量積平滑，如 gamm 所調用。張量積平滑具有由懲罰矩陣的加權和組成的懲罰矩陣，其中權重是平滑參數。在混合模型公式中，罰矩陣是項隨機效應的協方差矩陣的逆矩陣，平滑參數(乘以一半)是要估計的方差參數。不可能轉換問題以使所需的隨機效應協方差矩陣看起來像標準 pdMat 類之一：因此需要 pdTens 類。 notLog2 參數化可確保參數為正。

這些函數( pdTens 、 pdConstruct.pdTens 、 pdFactor.pdTens 、 pdMatrix.pdTens 、 coef.pdTens 和 summary.pdTens )通常不會直接調用。

用法

pdTens(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。該公式應具有屬性 S，它是懲罰矩陣的列表，其加權和給出了這些隨機效應的協方差矩陣的逆。
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

如果直接使用此類，請注意，值得將 S 矩陣縮放為“中等大小”，例如將每個矩陣除以其最大奇異值：這可以避免 lme 默認值的問題(smooth.construct.tensor.smooth.spec 這樣做自動地)。

這似乎是實現新的 pdMat 類所需的最小函數集。

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 函數有時使用縮放協方差矩陣的估計值進行初始化，有時使用其逆矩陣進行初始化。

值

類 pdTens 對象，或其係數或它表示的矩陣或該矩陣的因子。 pdFactor 以向量形式返回因子(按列壓縮)(pdMatrix 始終返回矩陣)。

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 gamm