X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=pkg%2FR%2FEMGrank.R;h=4054e25dae40f7f082c55838d6add635be51ef5a;hb=f32535f2bc8d50470aa87204bbd7971805dbc9ef;hp=b85a0faf4fd9b1b2cea2c4f7b11ccf5c9371a08d;hpb=ea5860f1b4fc91f06e371a0b26915198474a849d;p=valse.git diff --git a/pkg/R/EMGrank.R b/pkg/R/EMGrank.R index b85a0fa..4054e25 100644 --- a/pkg/R/EMGrank.R +++ b/pkg/R/EMGrank.R @@ -8,7 +8,7 @@ #' @param maxi Nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM #' @param X Régresseurs #' @param Y Réponse -#' @param tau Seuil pour accepter la convergence +#' @param eps Seuil pour accepter la convergence #' @param rank Vecteur des rangs possibles #' #' @return A list ... @@ -16,12 +16,12 @@ #' LLF : log vraisemblance associé à cet échantillon, pour les valeurs estimées des paramètres #' #' @export -EMGrank <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank, fast = TRUE) +EMGrank <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, eps, rank, fast = TRUE) { if (!fast) { # Function in R - return(.EMGrank_R(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank)) + return(.EMGrank_R(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, eps, rank)) } # Function in C @@ -29,7 +29,7 @@ EMGrank <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank, fast = TRUE) p <- ncol(X) #nombre de covariables m <- ncol(Y) #taille de Y (multivarié) k <- length(Pi) #nombre de composantes dans le mélange - .Call("EMGrank", Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank, phi = double(p * m * k), + .Call("EMGrank", Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, eps, as.integer(rank), phi = double(p * m * k), LLF = double(1), n, p, m, k, PACKAGE = "valse") } @@ -43,7 +43,7 @@ matricize <- function(X) } # R version - slow but easy to read -.EMGrank_R <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank) +.EMGrank_R <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, eps, rank) { # matrix dimensions n <- nrow(X) @@ -64,7 +64,7 @@ matricize <- function(X) # main loop ite <- 1 - while (ite <= mini || (ite <= maxi && sumDeltaPhi > tau)) + while (ite <= mini || (ite <= maxi && sumDeltaPhi > eps)) { # M step: update for Beta ( and then phi) for (r in 1:k)