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

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averagetable(SensoMineR)
averagetable()所属R语言包：SensoMineR

                                        Computes a (products,descriptors) matrix
                                         （产品，描述符）计算一个矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Returns the (products,descriptors) matrix with entries the means over panelists and sessions. <br> Computes analyses of variance automatically for a given model and a set of quantitative variables. Returns a data matrix where each row is associated with each category of a given categorical variable (in most cases, the categorical variable is the  product variable), each column is associated with a quantitative variable, and each cell is the corresponding adjusted mean or mean.<br> Computes the average data table with respect to a categorical variable and a set  of quantitative variables.
返回矩阵（产品，描述符）的条目的手段对小组成员和会议。参考自动计算的方差分析，对于一个给定的模型和一组的定量变量。返回与每个类别的一个给定的分类变量（在大多数情况下，是分类变量的产品变量）相关联的数据矩阵，其中每一行中，每一列与定量变量相关联，并且每个单元是相应的调整的均值或平均。参考计算平均数据表中，相对于一个绝对的定量变量的变量和一组。


用法----------Usage----------


averagetable(donnee, formul, subset = NULL, method = "coeff",
    firstvar, lastvar = ncol(donnee), file = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：donnee
a data frame made up of at least two qualitative variables  (product, panelist) and a set of quantitative variables (sensory descriptors)
由一个数据框中的至少两个质的变量（产品，小组成员）和一组的定量变量（感官描述符）


参数：formul
the model with respect to which the factor levels of the categorical variable of interest are calculated   
的模型，计算因子水平的分类变量的兴趣


参数：subset
an optional vector specifying a subset of observations to be used in the fitting process
一个可选的向量确定的装配过程中可以使用的观测值的一个子集


参数：method
two possibilities, "coeff" (by default) or "mean"
两种可能性，“COEFF”（默认）或“平均”


参数：firstvar
the position of the first endogenous variable
的第一个内生变量的位置


参数：lastvar
the position of the last endogenous variable (by default the last column of donnee)
位置的内生变量（默认情况下，最后一列donnee）


参数：file
the name of the output file (by default, NULL and results are not in a file)
输出文件的名称（默认情况下，NULL，结果是在一个文件中）


Details

详细信息----------Details----------

The formul parameter can be filled in for a given analysis of variance model. The formul parameter must begin with the categorical variable of interest (generally the product variable) followed by the different other factors (and eventually their interactions) of interest. Classicially, one can used  formul = "~Product+Panelist+Productanelist". In practise and in our type of applications, this function is very useful to obtain a data matrix  in which rows represent products and columns represent sensory descriptors. <br> If "mean" is assigned to the method parameter, then the formul parameter can be restricted to the sole variable of interest (generally the product variable). <br> If data are balanced, the two options "mean" and "coeff" give the same results.
formul参数可以在一个给定的方差分析模型。 formul参数必须开始与分类变量的利息（一般产品变量）的不同等因素的影响（并最终它们之间的相互作用）的利益。 Classicially，可以使用formul = "~Product+Panelist+Productanelist"。在实践中，在我们这种类型的应用程序，这个功能是非常有用的，获得的数据矩阵中，行代表产品和列代表感官的描述。 <br>如果“是指”被分配给method参数，然后formul参数可以被限制到的利息（一般的产品变量）的唯一变量。如果数据是平衡的<BR>，这两个选项“的意思是”和“COEFF”得到相同的结果。


值----------Value----------

Return a matrix of dimension (p,q), where p is the number of categories of the qualitative variable  of interest (in most cases, p is the number of products) and q is the number of (sensory) descriptors. If "coeff" is assigned to the  method parameter then the function averagetable returns the matrix of the adjusted means; if "mean" is assigned to the method parameter  then the function averagetable returns the matrix of the means per category.
返回的矩阵的维数（P，Q），其中p是定性变量的利息（在大多数情况下，类别数，p是产品的数量）和q是（感觉）描述符的数目。如果“COEFF”被分配给method参数，那么函数averagetable返回矩阵调整后的装置，如果“是指”被分配给method参数，那么函数averagetable返回矩阵意思是每个类别。


（作者）----------Author(s)----------


Fran莽ois Husson <a href="mailto:Fran莽ois.Husson@agrocampus-ouest.fr">Fran莽ois.Husson@agrocampus-ouest.fr</a>



参考文献----------References----------

H. Sahai, M. I. Ageel. The analysis of variance.

参见----------See Also----------

aov
aov


实例----------Examples----------


data(chocolates)
resaverage<-averagetable(sensochoc, formul = "~Product+Panelist",
    firstvar = 5)
coltable(magicsort(resaverage), level.upper = 6,level.lower = 4,
    main.title = "Average by chocolate")

res.pca = PCA(resaverage, scale.unit = TRUE)

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