R语言:fdHess()函数中文帮助文档(中英文对照)

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fdHess(nlme)
fdHess()所属R语言包：nlme

                                        Finite difference Hessian
                                         有限的区别黑森州

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Evaluate an approximate Hessian and gradient of a scalar function using finite differences.
评价一个近似的Hessian和一个标量函数使用有限差分梯度。


用法----------Usage----------


fdHess(pars, fun, ..., .relStep=(.Machine$double.eps)^(1/3), minAbsPar=0)



参数----------Arguments----------

参数：pars
the numeric values of the parameters at which to evaluate the function fun and its derivatives.
参数的数值，以评估功能fun及其衍生物。


参数：fun
a function depending on the parameters pars that returns a numeric scalar.
函数根据参数pars返回一个数字标。


参数：...
Optional additional arguments to fun
fun可选的额外的参数


参数：.relStep
The relative step size to use in the finite differences.  It defaults to the cube root of .Machine$double.eps
相对步长，用有限的差异。它默认的的.Machine$double.eps立方体根


参数：minAbsPar
The minimum magnitude of a parameter value that is considered non-zero.  It defaults to zero meaning that any non-zero value will be considered different from zero.
参数值被认为是非零的最小幅度。它默认为零的意思，任何非零值将被视为异于零。


Details

详情----------Details----------

This function uses a second-order response surface design known as a Koschal design to determine the parameter values at which the function is evaluated.
这个函数使用一个二阶响应面设计作为Koschal设计，在该函数的评估，以确定参数值。


值----------Value----------

A list with components
与组件列表


参数：mean
the value of function fun evaluated at the parameter values pars
函数值fun评估参数值pars


参数：gradient
an approximate gradient
一个近似的梯度


参数：Hessian
a matrix whose upper triangle contains an approximate Hessian.
其上三角矩阵包含一个近似的黑森州。


作者（S）----------Author(s)----------


Jose Pinheiro and Douglas Bates <a href="mailto:bates@stat.wisc.edu">bates@stat.wisc.edu</a>



举例----------Examples----------


fdHess(c(12.3, 2.34), function(x) x[1]*(1-exp(-0.4*x[2])))

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