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

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popMisfit(simsem)
popMisfit()所属R语言包：simsem

                                         Calculate population misfit
                                         计算人口失配

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate population misfit given the types of object
给定的对象的类型的计算人口失配


用法----------Usage----------


popMisfit(param, misspec, dfParam=NULL, fit.measures="all", ...)



参数----------Arguments----------

参数：param
The object represents the actual parameters  
对象的实际参数


参数：misspec
The object represents the misspecified parameters  
该对象表示误设参数


参数：dfParam
The degree of freedoms of the target model  
目标模式的自由程度


参数：fit.measures
The type of population misfit measures: "F0", "rmsea", or "srmr". See popMisfitMACS for further details.  
人口的失配措施："F0"，"rmsea"或"srmr"。见popMisfitMACS进一步的细节。


参数：...
The additional arguments  
额外的参数


值----------Value----------

The value of population misfit
人口失配的价值


方法----------Methods----------

Calculate population misfit using actual covariance matrices with and without misspecification               
计算人口失配用实际的协方差矩阵，并没有设定错误

Calculate population misfit from two lists of sufficient statistics with and without misspecification. The list should have the first argument as the mean vector and the second argument as the covariance matrix.       
从两个列表中的充分统计量，并没有设定错误，计算人口失配。该名单应具有的均值向量和协方差矩阵的第二个参数作为第一个参数。

Calculate population misfit from two set of parameters with and without misspecification.
带和不带指定错误计算人口从两个失配的参数集。

Calculate population misfit from two set of parameters with and without misspecification.
带和不带指定错误计算人口从两个失配的参数集。

Calculate population misfit from the set of actual parameter specification and the set of misspecified parameter specification.
计算人口失配从实际参数规范组和该组的误设参数规范。


（作者）----------Author(s)----------



Sunthud Pornprasertmanit (University of Kansas; <a href="mailto:psunthud@ku.edu">psunthud@ku.edu</a>)




实例----------Examples----------


u35 <- simUnif(0.3, 0.5)
u57 <- simUnif(0.5, 0.7)
u1 <- simUnif(-0.1, 0.1)
n31 <- simNorm(0.3, 0.1)

path.BE <- matrix(0, 4, 4)
path.BE[3, 1:2] <- NA
path.BE[4, 3] <- NA
starting.BE <- matrix("", 4, 4)
starting.BE[3, 1:2] <- "u35"
starting.BE[4, 3] <- "u57"
BE <- simMatrix(path.BE, starting.BE)

residual.error <- diag(4)
residual.error[1,2] <- residual.error[2,1] <- NA
RPS <- symMatrix(residual.error, "n31")

ME <- simVector(rep(NA, 4), 0)

Path.Model <- simSetPath(RPS = RPS, BE = BE, ME = ME)

mis.path.BE <- matrix(0, 4, 4)
mis.path.BE[4, 1:2] <- NA
mis.BE <- simMatrix(mis.path.BE, "u1")
Path.Mis.Model &lt;- simMisspecPath(BE = mis.BE, misfitType="rmsea") #, misfitBound=c(0.05, 0.08))[misfitBound = C（0.05，0.08））]

popMisfit(Path.Model, Path.Mis.Model, fit.measures="rmsea")

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注：
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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。
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