R语言 ScottKnott包 SK.nest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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SK.nest(ScottKnott)
SK.nest()所属R语言包：ScottKnott

                                         The ScottKnott Clustering Algoritm for Factorial, Split-plot and Split-SPlit plot Experiments
                                         ScottKnott聚类导致算法性能的阶乘，裂区和裂裂区试验

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These are methods for objects of class vector, matrix or data.frame joined as default, aov and aovlist for factorial, split-plot and split-split-plot experiments.
这些对象的类vector，matrix或data.frame加入为默认值，aov和aovlist因子，分裂图和分裂分割的方法小区试验。


用法----------Usage----------


  ## Default S3 method:
SK.nest(x, y=NULL, model, which, id.trim=3, error, fl2, fl3=0, sig.level=.05, ...)
  ## S3 method for class 'aov'
SK.nest(x, which, id.trim=3, fl2, fl3=0, sig.level=.05, ...)
  ## S3 method for class 'aovlist'
SK.nest(x, which, id.trim=3, error, fl2, fl3=0, sig.level=.05, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
A design matrix, data.frame or an aov object.
一个设计矩阵，data.frame或aov对象。


参数：y
A vector of response variable. It is necessary to inform this parameter only if x represent the design matrix.
一个向量的响应变量。这是必要的，告知该参数只有x设计矩阵。


参数：which
The name of the treatment to be used in the comparison. The name must be inside quoting marks.
要在比较中使用的处理的名称。该名称必须是内引用标记。


参数：model
If x is a data.frame object, the model to be used in the aov must be specified.
如果x是一个data.frame对象，该模型中要使用的AOV必须被指定。


参数：id.trim
The number of character to trim the id label.
字符到修剪的ID标签的数量。


参数：fl2
A vector of length 1 giving the level of the second factor in nesting order tested.
长度为1的一种向量，给在嵌套顺序测试中的电平的第二个因素。


参数：fl3
A vector of length 1 giving the level of the third factor in nesting order tested.
长度为1的一种向量，得到的第三个因素在嵌套顺序测试中的水平。


参数：error
The error to be considered, only in case of split-plots experiments.
的错误是认为，只有在分割图的实验。


参数：sig.level
Level of Significance used in the SK algorithm to create the groups of means. The default value is 0.05.
水平的意义SK算法创建组的方式。默认值是0.05。


参数：...
Potential further arguments (require by generic).
潜在的进一步的论据（要求由通用）。


Details

详细信息----------Details----------

The function SK.nest returns an object of class  SK.nest containing the groups of means plus other necessary variables for summary and plot.
函数SK.nest返回一个类的对象SK.nest包含组汇总和图，加上其他必要的变量。

The generic functions summary and plot are used to obtain and print a summary and a plot of the results.
通用功能中的summary和plot是用来获取和打印的总结和图的结果。


值----------Value----------

The function SK.nest returns a list of the class SK.nest with the slots:
的功能SK.nest返回一个列表之类的SK.nest的插槽：


参数：av
A list storing the result of aov.
Alist存储的结果aov。


参数：groups
A vector of length equal the number of factor levels marking the groups generated.
甲向量，长度等于因子水平标记产生的基团的数目。


参数：nms
A vector of the labels of the factor levels.
因子水平的标签的向量。


参数：ord
A vector which keeps the position of the means of the factor levels in decreasing order.
一种向量，保持位置的因子水平的方法，以递减的顺序。


参数：m.inf
A matrix which keeps the means, minimum and maximum of the factor levels in decreasing order.
这使的手段，最小和最大的因素水平的递减顺序的矩阵。


参数：sig.level
A vector of length 1 giving the level of significance of the test.
长度为1的一种向量，给测试的重要性的电平。


参数：r
A vector of length 1 giving the number of replicates.
复制给的长度为1的向量。


参数：which
The name of the factor whose levels were tested.
其水平的因素进行了测试的名称。


参数：tab
An array keeping the names of the factors and factor levels and also the mean value of the repetitions for every combination of factor levels.  
一个阵列保持的因素和因子水平的名称也为每一个组合的重复因子水平的平均值。


参数：fl2
A vector of length 1 giving the level of the second factor in nesting order tested.
长度为1的一种向量，给在嵌套顺序测试中的电平的第二个因素。


参数：fl3
A vector of length 1 giving the level of the third factor in nesting order tested.
长度为1的一种向量，得到的第三个因素在嵌套顺序测试中的水平。


（作者）----------Author(s)----------



Enio Jelihovschi (<a href="mailto:eniojelihovs@gmail.com">eniojelihovs@gmail.com</a>)<br>
Jose Claudio Faria (<a href="mailto:joseclaudio.faria@gmail.com">joseclaudio.faria@gmail.com</a>)<br>
Sergio Oliveira (<a href="mailto:solive@uesc.br">solive@uesc.br</a>)<br>




参考文献----------References----------

e Melhoramento de Plantas. Editora UFLA.
analysis of variance. Biometrics, 30, 507-512.

实例----------Examples----------


  ##[＃]
  ## Example: Split-split-plot Experiment (SSPE)[＃例如：分割裂区试验（SSPE）]
  ## More details: demo(package='ScottKnott')[更多细节：演示（包=ScottKnott“的）]
  ##[＃]
  
  ## Note: The factors are in uppercase and its levels in lowercase![＃注：这些因素是在大写字母和小写字母的水平！]

  data(SSPE)
  ## From: design matrix (dm) and response variable (y)[＃：设计矩阵（DM）和响应变量（Y）]
  ## Main factor: P[＃主因子：P]
  sk1 <- with(SSPE, SK(dm, y, model='y ~ blk + SSP*SP*P + Error(blk/P/SP)',
                       which='P', error='blk'))
  summary(sk1)
  
  # Main factor: SP[主要因素：SP]
  sk2 <- with(SSPE, SK(dm, y, model='y ~ blk + SSP*SP*P + Error(blk/P/SP)',
                       which='SP', error='blk:SP', sig.level=0.025))
  summary(sk2)
  
  # Main factor: SSP[主要因素：SSP]
  sk3 <- with(SSPE, SK(dm, y, model='y ~ blk + SSP*SP*P + Error(blk/P/SP)',
                       which='SSP', error='Within', sig.level=0.1))
  summary(sk3)
  
  ## Nested: p1/SP[＃嵌套：p1/SP]
  skn1 <- with(SSPE, SK.nest(dm, y, model='y ~ blk + SSP*SP*P + Error(blk/P/SP)',
                             which='SP', error='blk:SP', fl2=1))
  summary(skn1)

  ## From: aovlist[＃来自：aovlist的]
  av <- with(SSPE, aov(y ~  blk + SSP*SP*P + Error(blk/P/SP), data=dfm))
  summary(av)   

  ## Nested: p/sp/SSP (at various levels of SP and P) [＃嵌套：P / SP /的SSP（在不同级别的SP和P）]
  skn2 <- SK.nest(av, which='SSP:SP', error='Within', fl2=1, fl3=1)
  summary(skn2)

  skn3 <- SK.nest(av, which='SSP:SP', error='Within', fl2=2, fl3=1)
  summary(skn3)

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