<< pop_dtop_optim (X->X) Pretraitements par projection orthogonale popapply >>

fact >> (X->X) Pretraitements par projection orthogonale > pop_dtune

pop_dtune

calcule les paramètres de réglage d'une projection orthogonale pour laquelle la matrice d'information nuisible (dmatrix) est donnée

Séquence d'appel

[res_dmt]=pop_tune(dmatrix,maxdim,xg,classes_observ,func_reg,x,y,split,lv,(rparam),(centering))

Paramètres

dmatrix:

une matrice (n1 x q) ou une structure Div ne contenant que de l'information nuisible

maxdim:

le nombre maximum de dimensions extraites de dmatrix

(xg):

une matrice ou une structure Div contenant l'information nuisible

(classes_echant):

un vecteur identifiant les observations dans xg

func_reg:

la fonction de régression choisie; une chaine de caractères, ex: 'pls'

x,y:

un jeu d'étalonnage: une matrice et un vecteur ou des structures Div

split:

paramètre de sélection des blocs pour la validation croisée; un scalaire représentant un nombre de blocs contigus ou un vecteur identifiant chaque échantillon à un bloc

lv:

nombre de variables latentes pour la régression

(rparam):

le paramètre r; uniquement pour la fonction 'vodka'

(centering):

centré = 1 (par défaut); non centré =0

res.d_matrix:

la matrice ne contenant que de l'information nuisible

res.d_matrix.d est une matrice de dimensions ((nbr_perturb-1) x q)

res.d_eigenvect:

les vecteurs-propres de d_matrix

res.d_eigenvect.d est une matrice de dimensions (q x (nbr_perturb-1))

res.d_eigenvalpcent:

les valeurs-propres de d_matrix exprimées en %

res.d_eigenvalpcent.d est un vecteur de dimensions ((nbr_perturb-1) x 1)

res.wilks:

lambda de Wilks

res.Wilks.d est un vecteur de dimensions (nbr_perturb x 1)

res.rmsecv:

rmsecv pour plusieurs dimensions de projection orthogonale et plusieurs dimensions de régression

res.rmsecv.d est une matrice de dimensions (lv x nbr_perturb)

res.pls_models:

modèles de régression obtenus après une projection orthogonale utilisant 0/1/2/...(nbr_perturb - 1) vecteurs-propres de res.eigenvect.d

res.pls_models est une liste de dimension (nbr_perturb)

voir l'aide de pls pour l'explication des éléments de res.pls_models

Exemples

[res]=pop_dtune(d,20,x0, x0_cl_ech,'pls',xcal,ycal,10,5)
[res]=pop_dtune(d,20,x0,x0_cl_ech,'pls',xcal,ycal,10,5,0)
[res]=pop_dtune(d,20,'pls',xcal,ycal,10,5,0)

Auteurs


Report an issue
<< pop_dtop_optim (X->X) Pretraitements par projection orthogonale popapply >>