R语言 sdcMicro包 pram()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pram(sdcMicro)
pram()所属R语言包：sdcMicro

                                         Post RAndomisation Method (PRAM)
                                         后随机方法（PRAM）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

PRAM is a probabilistic, perturbative method which can be applied on categorical variables.
PRAM的是一个概率，微扰的方法，该方法可以应用于分类变量。


用法----------Usage----------


pram(x, pd=0.8, alpha=0.5)



参数----------Arguments----------

参数：x
a numeric vector or factor  
一个数值向量或因子


参数：pd
minimum diagonal entries for the generated transition matrix P. Either a vector of length 1 or a vector of length ( number of categories ).  
生成的过渡矩阵P的长度为1的向量或向量，长度为（类别数）要么最小对角线的项。


参数：alpha
amount of perturbation for the invariant Pram method  
扰动量不变的婴儿车方法


Details

详细信息----------Details----------

The method is implemented exactly as described in the citation in the references. First a transition matrix is created in that way, that the diagonal entries of a matrix P are random numbers between "pd" and 1. The remaining entries of the matrix are generated such that the rowSums of  the matrix is 1. Then a invariant transition matrix is generated.
完全相同，如在引用参考文献中描述的方法来实现。首先以这种方式创建的转换矩阵，对角线的项的一个矩阵P概率pd和1之间的随机数。生成的矩阵的剩余的条目，使得该矩阵的rowSums是1。然后一个不变性过渡矩阵生成。


值----------Value----------


参数：x
original vector  
原向量


参数：xpramed
the perturbed vector  
扰动向量


参数：pd
randomly generated diagonal entry of the P (between original pd and 1)  
随机生成的对角项的P（原始pd和1之间）


参数：Rs
invariant transition matrix  
不变的过渡矩阵


参数：alpha
amount of perturbation for the invariant Pram method  
扰动量不变的婴儿车方法


（作者）----------Author(s)----------


Matthias Templ



参考文献----------References----------

Southampton, UK, Southampton Statistical Sciences Research Institute, 36pp. (S3RI Methodology Working Papers, M06/16)

实例----------Examples----------


set.seed(123)
x <- sample(1:4, 250, replace=TRUE)
pr1 <- pram(x)
length(which(pr1$x == x))
x2 <- sample(1:4, 250, replace=TRUE)
length(which(pram(x2)$x == x2))

data(free1)
marstatPramed <- pram(free1[,"MARSTAT"])  

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注：
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