void EMGrank_core(
// IN parameters
const Real* Pi, // parametre de proportion
- const Real* Rho, // parametre initial de variance renormalisé
- int mini, // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
- int maxi, // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
- const Real* X, // régresseurs
- const Real* Y, // réponse
+ const Real* Rho, // parametre initial de variance renormalise
+ int mini, // nombre minimal d'iterations dans l'algorithme EM
+ int maxi, // nombre maximal d'iterations dans l'algorithme EM
+ const Real* X, // regresseurs
+ const Real* Y, // reponse
Real tau, // seuil pour accepter la convergence
const int* rank, // vecteur des rangs possibles
// OUT parameters
- Real* phi, // parametre de moyenne renormalisé, calculé par l'EM
- Real* LLF, // log vraisemblance associé à cet échantillon, pour les valeurs estimées des paramètres
+ Real* phi, // parametre de moyenne renormalise, calcule par l'EM
+ Real* LLF, // log vraisemblance associe a cet echantillon, pour les valeurs estimees des parametres
// additional size parameters
int n, // taille de l'echantillon
int p, // nombre de covariables
- int m, // taille de Y (multivarié)
+ int m, // taille de Y (multivarie)
int k) // nombre de composantes
{
// Allocations, initializations
// Etape M //
/////////////
- //M step: Mise à jour de Beta (et donc phi)
+ //M step: Mise a jour de Beta (et donc phi)
for (int r=0; r<k; r++)
{
//Compute Xr = X(Z==r,:) and Yr = Y(Z==r,:)