pdConstruct.pdBlocked
位於 nlme
包(package)。 說明
此函數為 pdBlocked
類提供一個替代構造函數,表示正定 block-diagonal 矩陣。基礎矩陣的每個 block-diagonal 元素本身就是一個正定矩陣,並在內部表示為單獨的 pdMat
對象。當 value
為 numeric(0)
、未初始化的 pdMat
對象列表、單邊公式列表或字符串向量列表時,object
將作為未初始化的 pdBlocked
對象返回(僅包含它的一些屬性和它的類定義)並且需要稍後分配其係數,通常使用coef
或matrix
替換函數。如果 value
是初始化的 pdMat
對象的列表,則 object
將從通過將 as.matrix
應用於 value
的每個 pdMat
元素而獲得的列表構造。最後,如果 value
是數值向量列表,則假定它們表示基礎正定矩陣的 block-diagonal 元素的無限製係數。
用法
## S3 method for class 'pdBlocked'
pdConstruct(object, value, form, nam, data, pdClass,
...)
參數
object |
繼承自類 |
value |
一個可選列表,其中的元素用作其他 |
form |
一個可選的單邊線性公式列表,指定由 |
nam |
字符串向量的可選列表,指定 object 表示的矩陣的 block-diagonal 元素的行/列名稱。其每個組件的長度必須等於相應的 block-diagonal 元素和未複製元素的尺寸。當 |
data |
一個可選 DataFrame ,用於評估 |
pdClass |
一個可選的字符串向量,命名要分配給基礎矩陣中各個塊的 |
... |
該泛型的某些方法需要額外的參數。此方法中沒有使用任何內容。 |
值
表示正定 block-diagonal 矩陣的 pdBlocked
對象,也繼承自類 pdMat
。
例子
pd1 <- pdBlocked(list(c("A","B"), c("a1", "a2", "a3")))
pdConstruct(pd1, list(diag(1:2), diag(c(0.1, 0.2, 0.3))))
作者
José Pinheiro and Douglas Bates bates@stat.wisc.edu
參考
Pinheiro, J.C., and Bates, D.M. (2000) "Mixed-Effects Models in S and S-PLUS", Springer.
也可以看看
as.matrix.pdMat
, coef.pdMat
, pdBlocked
, pdClasses
, pdConstruct
, matrix<-.pdMat
相關用法
- R pdConstruct 構造 pdMat 對象
- R pdCompSymm 具有複合對稱結構的正定矩陣
- R pdBlocked 正定分塊對角矩陣
- R pdIdent 單位正定矩陣的倍數
- R pdMat 正定矩陣
- R pdFactor.reStruct 從 reStructure 對象的組件中提取平方根因子
- R pdLogChol 廣義正定矩陣
- R pdMatrix 從 pdMat 對象中提取矩陣或平方根因子
- R pdNatural 自然參數化中的一般正定矩陣
- R pdDiag 對角正定矩陣
- R pdSymm 廣義正定矩陣
- R pdMatrix.reStruct 從重構對象的組件中提取矩陣或平方根因子
- R pdFactor 正定矩陣的平方根因子
- R plot.augPred 繪製 augPred 對象
- R print.varFunc 打印 varFunc 對象
- R predict.nlme 來自 nlme 對象的預測
- R plot.nmGroupedData 繪製 nmGroupedData 對象
- R plot.ranef.lme 繪製 ranef.lme 對象
- R plot.ACF 繪製 ACF 對象
- R predict.lme 來自 lme 對象的預測
- R plot.lme 繪製 lme 或 nls 對象
- R pairs.compareFits CompareFits 對象的配對圖
- R predict.gls 來自 gls 對象的預測
- R plot.intervals.lmList 繪製 lmList 置信區間圖
- R predict.lmList 來自 lmList 對象的預測
注:本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Construct pdBlocked Objects。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。