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#' Description de EMGLLF
#'
-#' @param phiInit ...
+#' @param phiInit Parametre initial de moyenne renormalisé
+#' @param rhoInit Parametre initial de variance renormalisé
+#' @param piInit Parametre initial des proportions
+#' @param gamInit Paramètre initial des probabilités a posteriori de chaque échantillon
+#' @param mini Nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
+#' @param maxi Nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
+#' @param gamma Puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
+#' @param lambda Valeur du paramètre de régularisation du Lasso
+#' @param X Régresseurs
+#' @param Y Réponse
+#' @param tau Seuil pour accepter la convergence
#'
-#' @return ...
+#' @return A list ... phi,rho,pi,LLF,S,affec:
+#' phi : parametre de moyenne renormalisé, calculé par l'EM
+#' rho : parametre de variance renormalisé, calculé par l'EM
+#' pi : parametre des proportions renormalisé, calculé par l'EM
+#' LLF : log vraisemblance associée à cet échantillon, pour les valeurs estimées des paramètres
+#' S : ... affec : ...
#'
-#' @examples
-#' ...
-#' ...
#' @export
EMGLLF <- function(phiInit, rhoInit, piInit, gamInit,
mini, maxi, gamma, lambda, X, Y, tau)
{
- .Call("EMGLLF", phiInit, rhoInit, piInit, gamInit,
- mini, maxi, gamma, lambda, X, Y, tau, PACKAGE="valse")
+ n = nrow(X) #nombre d'echantillons
+ p = ncol(X) #nombre de covariables
+ m = ncol(Y) #taille de Y (multivarié)
+ k = length(piInit) #nombre de composantes dans le mélange
+ .Call("EMGLLF",
+ phiInit, rhoInit, piInit, gamInit, mini, maxi, gamma, lambda, X, Y, tau,
+ phi=double(p*m*k), rho=double(m*m*k), pi=double(k), LLF=double(maxi),
+ S=double(p*m*k), affec=integer(n),
+ n, p, m, k,
+ PACKAGE="valse")
}
#'
#' Description de EMGrank
#'
-#' @param Pi ...
+#' @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 ...
+#' @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
#'
-#' @examples
-#' ...
-#' ...
#' @export
EMGrank <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank)
{
- .Call("EMGrank", Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, tau, rank, PACKAGE="valse")
+ 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")
}