R语言 RMark包 extract.mark.output()函数中文帮助文档(中英文对照)

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extract.mark.output(RMark)
extract.mark.output()所属R语言包：RMark

                                        Extract results from MARK output file (internal use)
                                         提取结果的MARK输出文件（内部使用）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Extracts the lnl, AICc, npar, beta and real estimates and returns a list of these results for inclusion in the mark object. The elements beta and real are dataframes with fields estimate,se,lcl,ucl. This function was written for internal use and is called by run.mark.model. It is documented here for more advanced users that might want to modify the code or adapt for their own use.
提取LNL，国际会议中心，NPAR，测试和实际的估计，并返回一个列表，这些结果对纳入mark对象。的元素beta和realdataframes的领域估计，本身LCL，UCL。此功能供内部使用，被称为run.mark.model。这是记录在这里更高级的用户，可能需要修改的代码，或修改为自己所用。


用法----------Usage----------


  extract.mark.output(out, model, adjust, realvcv = FALSE,
    vcvfile)



参数----------Arguments----------

参数：out
output from MARK analysis (model$output)
在输出从MARK分析（model$output）


参数：model
mark model object
标记的模型对象


参数：adjust
if TRUE, adjusts number of parameters (npar) to number of columns in design matrix, modifies AIC and records both
如果为true，则调整参数的数量（NPAR）的设计矩阵中的列数，修改AIC和记录都


参数：realvcv
if TRUE the vcv matrix of the real parameters is extracted and stored in the model results
如果为TRUE VCV的真实参数的矩阵模型的结果中提取并存储在


参数：vcvfile
name of vcv file output
的VCV文件输出的名称


值----------Value----------

result: list of extracted output elements
结果：提取的输出元件列表


参数：lnl
-2xLog-likelihood  <tr valign="top"><td>deviance</td>
-2xLog可能性<tr valign="top"> <TD>deviance</ TD>

Difference between saturated model and lnl  <tr valign="top"><td>npar</td>
饱和模型之间的差异和LNL <tr valign="top"> <TD>npar</ TD>

Number of model parameters  <tr valign="top"><td>AICc</td>
模型参数的数量<tr valign="top"> <TD> AICc</ TD>

Small-sample corrected AIC value using npar and n  <tr valign="top"><td>npar.unadjusted</td>
小样本校正的AIC值的NPar和n <tr valign="top"> <TD> npar.unadjusted </ TD>

Number of model parameters as reported by MARK if npar was adjusted  <tr valign="top"><td>AICc.unadjusted</td>
模型参数的数目报告的标记，如果NPAR调整<tr valign="top"> <TD>AICc.unadjusted</ TD>

Small-sample corrected AIC value using npar.unadjusted and n  <tr valign="top"><td>n</td>
小样本校正的AIC值npar.unadjusted和n <tr valign="top"> <TD>n</ TD>

Effective sample size reported by MARK; used in AICc calculation
报告的MARK国际会议中心计算中使用的有效样本量


参数：beta
Dataframe of beta parameters with fields: estimate, se, lcl, ucl  <tr valign="top"><td>real</td>
数据框的测试参数的领域：估计，SE，LCL，UCL <tr valign="top"> <TD>real</ TD>

Dataframe of real parameters with fields: estimate, se, lcl, ucl
领域：估计，SE，拼箱，伦敦大学学院的实际参数与数据框


参数：derived.vcv
variance-covariance matrix for derived parameters if any  <tr valign="top"><td>covariate.values</td>
衍生参数的方差 - 协方差矩阵，如果任何<tr valign="top"> <TD> covariate.values</ TD>

dataframe with fields Variable and Value which are the covariate names and value used for real parameter estimates in the MARK output  <tr valign="top"><td>singular</td>
数据框的字段变量和价值，是协变量的名称和值的实际参数估计MARK输出<tr valign="top"> <TD>singular</ TD>

indices of beta parameters that are non-estimable or at a boundary
非难能可贵的测试参数，这些参数指标，或在边界


参数：real.vcv
variance-covariance matrix for real parameters (simplified) if realvcv=TRUE
方差 - 协方差矩阵实时参数（简体），如果realvcv = TRUE


（作者）----------Author(s)----------



Jeff Laake




参见----------See Also----------

run.mark.model
run.mark.model

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