截距型零膨胀 Poisson 模型的最大似然参数估计。
ZipRegression
00 Remarks
原始 TSSAR 的 R 实现使用 VGAM::vglm(y1 ~ x2, zapoisson(zero = 1)), 其中回归元 x2 = runif(n) 是纯随机噪声,其回归系数约等于 0。 因此该模型在数学上等价于截距型(常数参数)的 ZIP 模型, 本模块直接使用 EM 算法对该 2 参数模型做极大似然估计, 避免了对外部 VGAM/R 运行时的依赖,并且更快、结果可控。
01 Syntax
SMRUCC.genomics.Analysis.RNA_Seq.TSSAR.Statistics.ZipRegression
02 Methods
03 Members
Density(
Double, Double, Double)计算零膨胀 Poisson 分布的概率质量函数 dzipois(x, lambda, pstr0)。
Fit(
Double())对给定样本执行截距型 ZIP 模型的 EM 最大似然估计。
Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
y | Double() | 窗口内的观测计数。 |
Returns
估计结果;ZipEstimate.Converged 为 False 表示不可建模。
Fit(
Double(), Int32)对给定样本执行截距型 ZIP 模型的 EM 最大似然估计(指定有效长度)。
Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
y | Double() | 观测计数缓冲区。 |
n | Int32 | 有效元素个数,用于复用缓冲区以避免频繁分配。 |
Returns
估计结果;ZipEstimate.Converged 为 False 表示不可建模。