projects
/
valse.git
/ blobdiff
commit
grep
author
committer
pickaxe
?
search:
re
summary
|
shortlog
|
log
|
commit
|
commitdiff
|
tree
raw
|
inline
| side by side
progress in debug: fix LLF/llh mismatch, and length + add adapter test in test/
[valse.git]
/
pkg
/
R
/
EMGrank.R
diff --git
a/pkg/R/EMGrank.R
b/pkg/R/EMGrank.R
index
b85a0fa
..
f2bf58e
100644
(file)
--- 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 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 ...
#' @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
#' 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
{
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
}
# 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
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
, rank, phi = double(p * m * k),
LLF = double(1), n, p, m, k, PACKAGE = "valse")
}
LLF = double(1), n, p, m, k, PACKAGE = "valse")
}
@@
-43,7
+43,7
@@
matricize <- function(X)
}
# R version - slow but easy to read
}
# 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)
{
# matrix dimensions
n <- nrow(X)
@@
-64,7
+64,7
@@
matricize <- function(X)
# main loop
ite <- 1
# 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)
{
# M step: update for Beta ( and then phi)
for (r in 1:k)