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

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plotAuto(scapeMCMC)
plotAuto()所属R语言包：scapeMCMC

                                        Plot MCMC Autocorrelation
                                         图MCMC自相关

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plot Markov chain Monte Carlo autocorrelation over a range of lag values. This is a diagnostic plot for deciding whether a chain needs further thinning.
图马尔可夫链蒙特卡罗的滞后值在一定范围内的自相关。这是一个诊断的图，以决定是否需要进一步细化链。


用法----------Usage----------


plotAuto(mcmc, thin=1, log=FALSE, base=10, main=NULL, xlab="Lag",
         ylab="Autocorrelation", lty=1, lwd=1, col="black", ...)



参数----------Arguments----------

参数：mcmc
MCMC chain(s) as a vector, data frame or mcmc object.
MCMC链（S）作为向量，数据框或mcmc对象的。


参数：thin
interval to subsample chain(s), or 1 to keep chain intact.
的时间间隔为子样本链（S），或1到保持链完好无损。


参数：log
whether values should be log-transformed.
是否值应该是对数转换。


参数：base
logarithm base.
对数的底。


参数：main
main title.
主标题。


参数：xlab
x-axis label.
X轴标签。


参数：ylab
y-axis label.
y轴的标签。


参数：lty
line type.
线路类型。


参数：lwd
line width.
线条宽度。


参数：col
line color.
线的颜色。


参数：...
passed to autocorr.plot(), title() and axis().
传递给autocorr.plot()，title()和axis()。


值----------Value----------

Null, but a plot is drawn on the current graphics device.
空，但有一个图是画在当前的图形设备。


注意----------Note----------

The Args function from the gdata package is recommended for reviewing the arguments, instead of args.
建议审查的论点，而不是Argsgdata功能args包。


参见----------See Also----------

autocorr.plot is the underlying plotting function, and window.mcmc is used to optionally thin the chain(s).
autocorr.plot是的底层绘图功能，和window.mcmc使用可选薄链（S）。

plotTrace, plotAuto, plotCumu, and plotSplom are diagnostic plots.
plotTrace，plotAuto，plotCumu和plotSplom是诊断图。

plotDens and plotQuant are posterior plots.
plotDens和plotQuant后图。

scapeMCMC-package gives an overview of the package.
scapeMCMC-package给出了一个概述的包。


实例----------Examples----------


plotAuto(xmcmc$P$R0)
plotAuto(xmcmc$P$R0, thin=10)
plotAuto(xmcmc$P, lag.max=50, ann=FALSE, axes=FALSE)

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