R语言:getVarCov()函数中文帮助文档(中英文对照)

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getVarCov(nlme)
getVarCov()所属R语言包：nlme

                                        Extract variance-covariance matrix
                                         提取协方差矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Extract the variance-covariance matrix from a fitted model, such as a mixed-effects model.
从拟合的模型，如混合效应模型，提取的协方差矩阵。


用法----------Usage----------


getVarCov(obj, ...)
## S3 method for class 'lme'
getVarCov(obj, individuals,
    type = c("random.effects", "conditional", "marginal"), ...)
## S3 method for class 'gls'
getVarCov(obj, individual = 1, ...)



参数----------Arguments----------

参数：obj
A fitted model.  Methods are available for models fit by lme and by gls
拟合模型。方法是为lmegls，适合机型可用的


参数：individuals
For models fit by lme a vector of levels of the grouping factor can be specified for the conditional or marginal variance-covariance matrices.
对于拟合模型lme分组因子水平的矢量可以指定条件或边际的协方差矩阵。


参数：individual
For models fit by gls the only type of variance-covariance matrix provided is the marginal variance-covariance of the responses by group.  The optional argument individual specifies the group of responses.
为拟合模型gls提供的协方差矩阵的唯一类型是按组的协方差边际的答复。可选的参数individual指定组的答复。


参数：type
For models fit by lme the type argument specifies the type of variance-covariance matrix, either "random.effects" for the random-effects variance-covariance (the default), or "conditional" for the conditional. variance-covariance of the responses or "marginal" for the the marginal variance-covariance of the responses.
为模型适合lmetype参数指定的协方差矩阵的类型，要么"random.effects"随机效应的方差 - 协方差（默认），或"conditional"有条件的。的反应或"marginal"边际响应协方差协方差。


参数：...
Optional arguments for some methods, as described above
可选参数的一些方法，如上所述


值----------Value----------

A variance-covariance matrix or a list of variance-covariance matrices.
一个协方差矩阵或协方差矩阵列表。


作者（S）----------Author(s)----------


Mary Lindstrom <a href="mailto:lindstro@biostat.wisc.edu">lindstro@biostat.wisc.edu</a>



参见----------See Also----------

lme, gls
lme，gls


举例----------Examples----------


fm1 <- lme(distance ~ age, data = Orthodont, subset = Sex == "Female")
getVarCov(fm1)
getVarCov(fm1, individual = "F01", type = "marginal")
getVarCov(fm1, type = "conditional")
fm2 <- gls(follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time), Ovary,
           correlation = corAR1(form = ~ 1 | Mare))
getVarCov(fm2)

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