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confint.twoAC(sensR)
confint.twoAC()所属R语言包：sensR

                                         Confidence intervals and profile likelihoods for parameters in 2AC models
                                         2AC模型中的参数的置信区间和轮廓似然

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes confidence intervals from the profiled likelihood and the Wald approximation in the 2AC model, or plots the profile likelihood function for d.prime.
计算异形可能性和2AC模型中的Wald近似置信区间，或图的轮廓似然函数d.prime。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'twoAC'
confint(object, parm, level = 0.95,
        type = c("likelihood", "Wald"), ...)

## S3 method for class 'profile.twoAC'
confint(object, parm = "d.prime", level = 0.95, ...)

## S3 method for class 'twoAC'
profile(fitted, alpha = 1e-3, nSteps = 1e2, range, ...)

## S3 method for class 'profile.twoAC'
plot(x, level = c(0.95, 0.99), Log = FALSE,
      relative = TRUE, fig = TRUE, n = 1e3, ..., ylim = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：object
a fitted twoAC object or a profile.twoAC object.
一个装有twoAC对象或profile.twoAC对象。


参数：fitted
a fitted twoAC object.
一个装有twoAC对象。


参数：x
a profile.twoAC object.
一个profile.twoAC对象。


参数：type
the type of confidence interval required. "profile" is the most accurate.
所需的置信区间的类型。 "profile"是最准确的。


参数：parm
For confint.profile.twoAC: has to be "d.prime".
对于confint.profile.twoAC是"d.prime"。

For confint.twoAC: for type = "Wald" a specification of which parameters the confidence interval is required for. Ignored for type =     "profile".  
对于confint.twoAC：type = "Wald"所需的规格参数的置信区间。为type =     "profile"忽略。


参数：level
the confidence level required.
所需的置信水平。


参数：alpha
determines the range of profiling. By default the likelihood is profiled in the 99.9% Wald confidence interval region.
确定分析的范围。默认情况下，99.9％的沃尔德的置信区间区域的可能性是异形。


参数：range
if supplied, d.prime will be profiled between min(range) and max(range). This over-rules the automatic range computation.
如果有提供的话，d.prime将异形之间min(range)和max(range)。这种过度的规则自动计算。


参数：nSteps
the number of profile steps.
数的配置文件步骤。


参数：Log
should the profile likelihood be plotted on the log-scale?
应该对数刻度上绘制的档案可能性？


参数：relative
should the relative or the absolute likelihood be plotted?
应绘制的相对或绝对的可能性吗？


参数：fig
should the profile likelihood be plotted?
应该绘制的档案可能性，？


参数：n
the no. points used in the spline interpolation of the profile likelihood.
没有。点样条插值的配置文件的可能性。


参数：ylim
overrules default y-limits on the plot of the profile likelihood.
驳回默认Y限制在图上的配置文件的可能性。


参数：...
not currently used.
当前未使用。


Details

详细信息----------Details----------

These confint methods call the appropriate profile method, then finds the confidence intervals by interpolation of the profile traces. If the profile object is already available, this should be used as the main argument rather than the fitted model object itself.
这些confint的方法调用，然后找到适当的配置方法置信区间插补的轮廓痕迹。如果配置文件的对象是已经上市，这应作为主要参数拟合模型对象本身，而不是。

In plot.profile.twoAC: at least one of Log and relative arguments have to be TRUE.
在plot.profile.twoAC：至少有一个Log和relative参数必须TRUE的。


值----------Value----------

confint: A matrix (or vector) with columns giving lower and upper confidence limits for each parameter. These will be labelled as (1-level)/2 and 1 - (1-level)/2 in % (by default 2.5% and 97.5%). Profile likelihood confindence intervals are only available for d.prime and not tau.
confint：给每个参数的置信区间上限和下限的列的矩阵（或向量）。这些将被标记为（1级）/ 2和1  - （1级）/ 2（％）（默认情况下，2.5％和97.5％）。资料的可能性confindence间隔仅适用于d.prime，而不是tau。

profile.twoAC: a data.frame with the profile of d.prime.
profile.twoAC：data.frame的档案d.prime。

plot.profile.twoAC invisibly returns the spline approcimation to the profile.
plot.profile.twoAC看不见的返回样条approcimation，该配置文件。


（作者）----------Author(s)----------


Rune Haubo B Christensen



参考文献----------References----------

Christensen R.H.B., lee H-S and Brockhoff P.B. (2010). Estimation of the Thurstonian model for the 2-AC protocol. Manuscript for Food Quality and Preference.

参见----------See Also----------

profile and confint
profile和confint


实例----------Examples----------



(fm1 <- twoAC(c(2, 2, 6)))
confint(fm1)
confint(fm1, type = "Wald")

pr1 <- profile(fm1)
confint(pr1)

pr1 <- profile(fm1, alpha = 1e-5)
par(mfrow = c(2,2))
plot(pr1)
plot(pr1, Log = FALSE, relative = TRUE)
plot(pr1, Log = TRUE, relative = TRUE)
plot(pr1, Log = TRUE, relative = FALSE)


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