X-Git-Url: https://git.auder.net/?p=valse.git;a=blobdiff_plain;f=pkg%2FR%2FEMGrank.R;h=b85a0faf4fd9b1b2cea2c4f7b11ccf5c9371a08d;hp=e44ff7a6ae483ae0b764e9312b69ba583c8cb789;hb=e32621012b1660204434a56acc8cf73eac42f477;hpb=c280fe59f3b4f7fe7c1bf5cceb8352bead1bf26b

diff --git a/pkg/R/EMGrank.R b/pkg/R/EMGrank.R
deleted file mode 100644
index e44ff7a..0000000
--- a/pkg/R/EMGrank.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' EMGrank
-#'
-#' Description de EMGrank
-#'
-#' @param phiInit ...
-#' @param Pi Parametre de proportion
-#' @param Rho Parametre initial de variance renormalisé
-#' @param mini Nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
-#' @param maxi Nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
-#' @param X Régresseurs
-#' @param Y Réponse
-#' @param tau Seuil pour accepter la convergence
-#' @param rank Vecteur des rangs possibles
-#'
-#' @return A list ...
-#'   phi : parametre de moyenne renormalisé, calculé par l'EM
-#'   LLF : log vraisemblance associé à cet échantillon, pour les valeurs estimées des paramètres
-#'
-#' @export
-EMGrank <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank)
-{
-	n = nrow(X) #nombre d'echantillons
-	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), LLF=double(1),
-		n, p, m, k,
-		PACKAGE="valse")
-}