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

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SimFunction-class(simsem)
SimFunction-class()所属R语言包：simsem

                                        Class "SimFunction"
                                         类“SimFunction”

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This class will save a function using for data transformation later in a simulation study within simResult.
这个类将保存的功能，使用数据转换后的模拟研究内simResult。


类对象----------Objects from the Class----------

Objects can be created by simFunction. It can also be called from the form new("SimFunction", ...).
对象可以创建simFunction。它也可以被称为，从形式new("SimFunction", ...)。


插槽----------Slots----------




fun: The desired function that will be used for data transformation.
fun：所需的函数，该函数将被用于数据转换。




attribute: Additional arguments of the desired function.
attribute：附加参数所需的功能。




callfun: The command that users used to create the object.
callfun：用户使用的命令来创建对象。


方法----------Methods----------

summary To summarize the object
summary总结对象

run To use the object for data transformation.
run要使用数据转换的对象。


（作者）----------Author(s)----------



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




参见----------See Also----------

SimResult for how to use the simFunction in a simulation study
SimResultsimFunction的模拟研究如何使用


实例----------Examples----------


showClass("SimFunction")

n65 <- simNorm(0.6, 0.05)
u35 <- simUnif(0.3, 0.5)
u68 <- simUnif(0.6, 0.8)
u2 <- simUnif(-0.2, 0.2)
n1 <- simNorm(0, 0.1)

loading <- matrix(0, 9, 3)
loading[1:3, 1] <- NA
loading[4:6, 2] <- NA
loading[7:9, 3] <- NA
loading.start <- matrix("", 9, 3)
loading.start[1:3, 1] <- 0.7
loading.start[4:6, 2] <- 0.7
loading.start[7:9, 3] <- "u68"
LY <- simMatrix(loading, loading.start)

RTE <- symMatrix(diag(9))

factor.cor <- diag(3)
factor.cor[1, 2] <- factor.cor[2, 1] <- NA
RPS <- symMatrix(factor.cor, 0.5)

path <- matrix(0, 3, 3)
path[3, 1:2] <- NA
path.start <- matrix(0, 3, 3)
path.start[3, 1] <- "n65"
path.start[3, 2] <- "u35"
BE <- simMatrix(path, path.start)

datGen <- simSetSEM(BE=BE, LY=LY, RPS=RPS, RTE=RTE)

loading.trivial <- matrix(NA, 9, 3)
loading.trivial[is.na(loading)] <- 0
LY.trivial <- simMatrix(loading.trivial, "u2")

error.cor.trivial <- matrix(NA, 9, 9)
diag(error.cor.trivial) <- 0
RTE.trivial <- symMatrix(error.cor.trivial, "n1")

misGen <- simMisspecSEM(LY = LY.trivial, RTE = RTE.trivial)

Data.Mis <- simData(datGen, 300, misspec=misGen)

loading <- matrix(0, 12, 4)
loading[1:3, 1] <- NA
loading[4:6, 2] <- NA
loading[7:9, 4] <- NA
loading[10:12, 3] <- NA

path <- matrix(0, 4, 4)
path[4, 1:3] <- NA

analysis <- simParamSEM(BE=path, LY=loading)

Model <- simModel(analysis)

# Find the products of indicators[查找产品指标]
newFUN <- function(data, var1, var2, namesProd) {
        prod <- data[,var1] * data[,var2]
        colnames(prod) <- namesProd
        return(data.frame(data, prod))
}

fun <- simFunction(newFUN, var1=paste("y", 1:3, sep=""), var2=paste("y", 4:6, sep=""), namesProd=paste("y", 10:12, sep=""))

# Real simulation will need more than just 10 replications[真实模拟将需要更多的不仅仅是10重复]
Output <- simResult(10, Data.Mis, Model, objFunction=fun)
summary(Output)

# Example of using the simfunction[示例使用的simfunction的]
mc <- simFunction(newFUN, var1=1:3, var2=4:6, namesProd=paste("y", 10:12, sep=""))
run(mc, attitude[,-1])
summary(mc)

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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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