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R语言:simulate.lme()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-16 18:28:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
simulate.lme(nlme)
simulate.lme()所属R语言包:nlme

                                        Simulate Results from lme Models
                                         模拟来自LME模型的结果

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The model object is fit to the data.  Using the fitted values of the parameters, nsim new data vectors from this model are simulated.  Both m1 and m2 are fit by maximum likelihood (ML) and/or by restricted maximum likelihood (REML) to each of the simulated data vectors.
模型object适合的数据。使用参数的拟合值,nsim从这个模型模拟新的数据向量。既m1和m2最大似然(ML)和/或限制最大似然法(REML法)适合每个模拟数据向量。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'lme'
simulate(object, nsim, seed, m2, method, niterEM, useGen, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
an object inheriting from class lme, representing a fitted linear mixed-effects model, or a list containing an lme model specification.  If given as a list, it should contain components fixed, data, and random with values suitable for a call to lme. This argument defines the null model.  
一个继承类lme代表拟合的线性混合效应模型,或LME型号规格列表,其中包含的对象。如果作为一个列表,它应该包含组件fixed,data,random值适合呼叫一个lme。这个参数定义了空模型。


参数:m2
an lme object, or a list, like m1 containing a second lme model specification. This argument defines the alternative model. If given as a list, only those parts of the specification that change between model m1 and m2 need to be specified.  
lme对象,或一个列表,如m1包含第二LME型号规格。这个参数定义的替代模式。如果给出一个列表,只有那些规范的部分模型之间的变化m1和m2需要指定。


参数:seed
an optional integer that is passed to set.seed.  Defaults to a random integer.  
可选的整数传递set.seed的。默认为一个随机整数。


参数:method
an optional character array.  If it includes "REML" the models are fit by maximizing the restricted log-likelihood. If it includes "ML" the log-likelihood is maximized.  Defaults to c("REML", "ML"), in which case both methods are used.  
一个可选的字符数组。如果它包含"REML"模型适合最大限度地限制日志的可能性。如果它包含:"ML"日志的可能性最大化。 c("REML", "ML"),在这种情况下,这两种方法都使用默认值。


参数:nsim
an optional positive integer specifying the number of simulations to perform.  Defaults to 1. This has changed.  Previously the default was 1000.  
一个可选的正整数,指定模拟执行。默认为1。这种情况已经改变。以前默认为1000。


参数:niterEM
an optional integer vector of length 2 giving the number of iterations of the EM algorithm to apply when fitting the m1 and m2 to each simulated set of data. Defaults to c(40,200).   
一个可选的整数向量长度为2的EM迭代算法适用于装修时m1和m2每一套模拟数据。 c(40,200)默认。


参数:useGen
an optional logical value. If TRUE, numerical derivatives are used to obtain the gradient and the Hessian of the log-likelihood in the optimization algorithm in the ms function. If FALSE, the default algorithm in ms for functions that do not incorporate gradient and Hessian attributes is used. Default depends on the pdMat classes used in m1 and m2: if both are standard classes (see pdClasses) then defaults to TRUE, otherwise defaults to FALSE.  
一个可选的逻辑值。如果TRUE,数值衍生工具被用来获得的梯度和Hessian的日志中在ms函数的优化算法的可能性。如果FALSE,ms功能不纳入梯度和Hessian属性的默认算法。默认取决于pdMat类中使用m1和m2:如果这两个标准类(pdClasses,否则默认为TRUE),然后默认FALSE。


参数:...
optional additional arguments.  None are used.
可选的附加参数。没有用。


值----------Value----------

an object of class simulate.lme with components null and alt.  Each of these has components ML and/or REML which are matrices.  An attribute called Random.seed contains the seed that was used for the random number generator.
一个类的对象simulate.lme组件null和alt。每个人都有这些组件ML和/或REML这是矩阵。名为Random.seed属性包含使用随机数发生器的种子。


作者(S)----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

in S and S-PLUS&quot;, Springer.  

参见----------See Also----------

lme, set.seed
lme,set.seed


举例----------Examples----------


## Not run: [#无法运行:]
orthSim <-
   simulate.lme(list(fixed = distance ~ age, data = Orthodont,
                     random = ~ 1 | Subject), nsim = 1000,
                m2 = list(random = ~ age | Subject))

## End(Not run)[#结束(不运行)]

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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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