找回密码
 注册
查看: 421|回复: 0

R语言 secr包 confint.secr()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-9-29 23:55:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
confint.secr(secr)
confint.secr()所属R语言包:secr

                                         Profile Likelihood Confidence Intervals
                                         简介似然置信区间

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute profile likelihood confidence intervals for "beta" or "real" parameters of a spatially explicit capture-recapture model,
计算轮廓似然置信区间为测试版或真正的空间明确的捕获 - 再捕获模型的参数,


用法----------Usage----------



## S3 method for class 'secr'
confint(object, parm, level = 0.95, newdata = NULL,
tracelevel = 1, tol = 0.0001, bounds = NULL, ...)




参数----------Arguments----------

参数:object
secr model object  
secr模型对象


参数:parm
numeric or character vector of parameters  
数字或字符的参数向量


参数:level
confidence level (1 – alpha)  
置信水平(1  - α)


参数:newdata
optional dataframe of values at which to evaluate model  
可选的值来评估模型的数据框


参数:tracelevel
integer for level of detail in reporting (0,1,2)  
报告的详细程度的整数(0,1,2)


参数:tol
absolute tolerance (passed to uniroot)  
绝对公差(传递到uniroot的)


参数:bounds
numeric vector of outer starting values – optional   
数字向量外的初始值 - 可选


参数:...
other arguments (not used)  
其他参数(未使用)


Details

详细信息----------Details----------

If parm is numeric its elements are interpreted as the indices of "beta" parameters; character values are interpreted as "real" parameters. Different methods are used for beta parameters and real parameters. Limits for the j-th beta parameter are found by a numerical search for the value satisfying -2(l_j(beta_j) - l) = q, where l is the maximized log likelihood, l_j(beta_j) is the maximized profile log likelihood with beta_j fixed, and q is the 100(1-alpha) quantile of the chi-square distribution with one degree of freedom. Limits for real parameters use the method of Lagrange multipliers (Fletcher and Faddy 2007), except that limits for constant real parameters are backtransformed from the limits for the relevant beta parameter.
如果parm是数字元素被解释为测试版参数的指标;字符值被解释为真正的参数。不同的方法被用于测试参数和实际参数。限制的j个测试参数的数值搜索的价值,满足-2(l_j(beta_j) - l) = q,这里l是最大化对数似然,l_j(beta_j)是最大化的剖面测井与beta_j固定的,和q的可能性是100(1-alpha) chi-square分布的分位数的一个自由度。实际参数的限制使用拉格朗日乘子法(2007年弗莱彻和飞迪),除了不变的实际参数的限制逆转换相关测试参数的限制。

If bounds is provided it should be a 2-vector or matrix of 2 columns and length(parm) rows.
如果bounds设置,它应该是一个2  - 向量或矩阵的2列和长度(的parm)行。


值----------Value----------

A matrix with one row for each parameter in parm, and columns giving the lower (lcl) and upper (ucl) 100*level
矩阵与一排为每个参数parm,和列,(LCL)和上限(UCL)100 *level


注意----------Note----------

Calculation may take a long time, so probably you will do it only after selecting a final model.
计算可能需要很长的时间,所以可能你会做后,才选择最终的模型。

The R function uniroot is used to search for the roots of -2(l_j(beta_j) - l) = q within a suitable interval. The interval is anchored at one end by the MLE, and at the other end by the MLE inflated by a small multiple of the asymptotic standard error (1, 2, 4 or 8 SE are tried in turn, using the smallest for which the interval includes a valid solution).
R的功能uniroot用于搜索-2(l_j(beta_j) - l) = q一个合适的时间间隔内的根。间隔被锚定在一端通过最大似然估计,并在其另一端通过一个较小的倍数的渐近标准误差(1,2,4或8 SE的尝试反过来,使用最小的膨胀的MLE的时间间隔包括一个有效的解决方案)。

A more efficient algorithm was proposed by Venzon and Moolgavkar (1988); it has yet to be implemented in secr, but see plkhci in the package Bhat for another R implementation.
一个更有效的算法,提出由Venzon和Moolgavkar(1988);尚未实施secr,但看到plkhci包中的Bhat另外一个R实现。


参考文献----------References----------

profile-likelihood based confidence interval to capture–recapture estimators. Journal of Agricultural, Biological and Experimental Statistics 1, 131–140.
abundance of rare species. Journal of Agricultural, Biological and Experimental Statistics 12, 315–324.
profile-likelihood-based confidence intervals. Applied Statistics 37, 87–94.

实例----------Examples----------


## Not run: [#不运行:]
## Limits for the constant real parameter "D"[#限制为常量的实际参数“D”]
confint(secrdemo.0, "D")   

## End(Not run)[#(不执行)]


转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2024-11-30 10:42 , Processed in 0.020922 second(s), 16 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表