R语言 sampling包 regest_strata()函数中文帮助文档(中英文对照)

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regest_strata(sampling)
regest_strata()所属R语言包：sampling

                                        The regression estimator for a stratified design
                                         回归估计的分层设计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes the regression estimator of the population total, using the  design-based approach, for a stratified sampling. The same regression model is used for
计算，使用的设计为基础的方法，采用分层抽样回归估计的人口总数。相同的回归模型，用于


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：formula
the regression model formula (y~x).
回归模型公式（Y~X）。


参数：weights
vector of the weights; its length is equal to n, the sample size.
的权重向量，它的长度是等于到n，样本大小。


参数：Tx_strata
population total of x, the auxiliary variable.
x的人口总数，把辅助变量。


参数：strata
vector of stratum identificator.
向量的地层标志符。


参数：pikl
the joint inclusion probabilities for the sample.
联合包含概率样本。


参数：sigma
vector of positive values accounting for heteroscedasticity.
矢量正面的价值观占的异方差性。


参数：description
if TRUE, the following components are printed for each stratum: the Horvitz-Thompson estimator, the beta coefficients, their standard error, t_values, p_values,  and the covariance matrix. By default, FALSE.
如果为true，打印各阶层霍维茨 - 汤普森估计，β系数，标准错误，t_values，p_values，和协方差矩阵。默认情况下，FALSE。


值----------Value----------

The function returns the value of the regression estimator computed as the sum of the stratum estimators.
该函数返回值的回归估计的地层估计的总和计算。


参见----------See Also----------

regest
regest


实例----------Examples----------


# generates artificial data[生成的人工数据]
y=rgamma(10,3)
x=y+rnorm(10)
Stratum=c(1,1,2,2,2,3,3,3,3,3)
# population size[人口规模]
N=200
# sample size[样本量]
n=10
# assume proportional allocation, nh/Nh=n/N [承担比例分配，NH / NH = N / N]
pikl=matrix(0,n,n)
for(i in 1:n)
{for(j in 1:n)
  if(i!=j)
      pikl[i,j]=pikl[j,i]=n*(n-1)/(N*(N-1))
  pikl[i,i]=n/N
  }
regest_strata(formula=y~x-1,weights=rep(N/n,n),Tx_strata=c(50,30,40),
strata=Stratum,pikl,description=TRUE)

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