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R语言 soiltexture包 TT.text.transf.Xm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 11:43:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
TT.text.transf.Xm(soiltexture)
TT.text.transf.Xm()所属R语言包:soiltexture

                                        Transformations of a soil texture data table between 2 particle size systems (X classes), various methods.
                                         颗粒大小系统(X类),各种方法之间的土壤质地数据表的转换。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

using various Particle Size Distribution (PSD) models including Anderson (AD), Fredlund4P (F4P), Fredlund3P (F3P),
使用不同的粒径分布(PSD)模型包括:安德森(AD)Fredlund4P的(F4P),Fredlund3P(F3P),

modified logistic growth (ML), Offset-Nonrenormalized Lognormal (ONL), Offset-Renormalized Lognormal (ORL),
改进的Logistic增长(ML),偏移Nonrenormalized对数正态分布(ONL),偏移归一化对数正态分布(ORL)

Skaggs (S), van Genuchten type(VG),van Genuchten modified(VGM), Weibull (W), Logarithm(L),
斯卡格斯(S),货车Genuchten的类型(VG),货车Genuchten的修改(VGM),韦伯(W),对数(L),

Logistic growth (LG), Simple Lognormal (SL),Shiozawa and Compbell (SC).
Logistic增长(LG),简单的对数正态分布(SL),盐泽和Compbell的(SC)。

The performance of PSD models is influenced by many aspects like soil texture class,
PSD模型的性能会受到许多方面,如土壤质地类,

number and position (or closeness) of observation points, clay content etc.
观测点的数量和位置(或接近),含泥量等。

The latter four PSD models perform worse than the former ten.
后四个PSD车型表现更差,比前10。

The AD, F4P, S, and W model is recommended for most of texture classes.
的AD,F4P,S和W模型建议对于大多数的纹理类。

And it will be even better to compare several different PSD models and using the results of the model
这将是更好的,比较几种不同的PSD模型,并使用该模型的结果

with the minimum residual sum of squares (or other measures).
与最低的残差平方和(或其他措施)。

Sometimes, the fitting will failed for the iteration is not converged or some errors happened.
有时,装修失败的迭代不收敛或一些错误发生。

Transformation of a soil texture data table
转型的土壤质地数据表

('tri.data') from one
(tri.data)从一个

particle size system ('dat.ps.lim') into another
颗粒大小的系统(“dat.ps.lim)到另一个

('base.ps.lim'). No limit in the number of texture classes
(base.ps.lim)。纹理类的数目没有限制

in the input and output texture tables. See TT.text.transf
在输入和输出纹理表。见TT.text.transf

for transformation involving only 3 particle classes. 'tri.data'
改造只涉及3粒子类。 “tri.data”

can only contain texture data.
可以只包含纹理数据。

This function requires the "drc" package to be installed.
此功能需要“刚果民主共和国”包安装。


用法----------Usage----------




TT.text.transf.Xm(tri.data,


base.ps.lim,


dat.ps.lim,


text.sum = NULL,


text.tol = NULL,


tri.sum.tst = NULL,


tri.pos.tst = NULL,


psdmodel = "AD",


omethod = "all",


tri.sum.norm = FALSE)





参数----------Arguments----------

参数:tri.data

参数:base.ps.lim

参数:dat.ps.lim

参数:text.sum

参数:text.tol

参数:tri.sum.tst

参数:tri.pos.tst

参数:psdmodel

参数:omethod
see optim for available methods, the default "all" is to run all methods and   choose the best results with minimum residual sum of squares (RSS).
OPTIM可用方法,默认的“所有”是运行的所有方法和选择最佳效果的最小剩余平方和(RSS)。


参数:tri.sum.norm
Weather the sum of is
天气的总和,是


(作者)----------Author(s)----------


Wei Shangguan

Julien MOEYS <jules_m78-soiltexture@yahoo.fr>, contributions from Wei Shangguan.



实例----------Examples----------




require( "drc" )





my.text4 <- data.frame(


    "CLAY"  = c(05,60,15,05,25,05,25,45,65,75,13,47),


    "FSILT" = c(02,04,10,15,25,40,35,20,10,05,10,20),


    "CSILT" = c(03,04,05,10,30,45,30,25,05,10,07,23),


    "SAND"  = c(90,32,70,70,20,10,10,10,20,10,70,10)  


)   #[]





TT.text.transf.Xm(


  tri.data    = my.text4,


  base.ps.lim = c(0,2,20,50,2000),


  dat.ps.lim  = c(0,2,20,63,2000),  


  psdmodel    = "S"


)   #[]





# TT.text.transf.Xm( [TT.text.transf.Xm(]


#   tri.data    = my.text4, [tri.data = my.text4,]


#   base.ps.lim = c(0,1,50,2000), [base.ps.lim = C(0,1,50,2000)]


#   dat.ps.lim  = c(0,2,30,60,2000),[dat.ps.lim = C(0,2,30,60,2000)]


#   psdmodel    = "AD",[psdmodel =“AD”,]


#   omethod     = "Nelder-Mead"  [omethod =“内尔德酒”]



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。
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