R语言 superpc包 superpc.fit.to.outcome()函数中文帮助文档(中英文对照)

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superpc.fit.to.outcome(superpc)
superpc.fit.to.outcome()所属R语言包：superpc

                                         Fit predictive model using outcome of supervised principal components
                                         适合监督的主要组成部分的预测模型结果

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fit predictive model using outcome of supervised principal components, via either coxph (for surival data) or lm (for regression data)
无论是coxph（为surival数据）或lm适合的预测模型结果监督的主要组成部分，通过（为回归数据）


用法----------Usage----------


superpc.fit.to.outcome(fit, data.test, score, competing.predictors = NULL, print=TRUE, iter.max = 5)



参数----------Arguments----------

参数：fit
Object returned by superpc.train  
返回的对象superpc.train


参数：data.test
Data object for prediction. Same form as data object documented in superpc.train.   
预测数据对象。相同的形式在superpc.train记录的数据对象。


参数：score
Supervised principal component score, from superpc.predict   
监督的主成分得分，从superpc.predict


参数：competing.predictors
Optional- list of competing predictors to be included in the model
可选列表中的竞争性的预测要包含在模型中


参数：print
Should a summary of the fit be printed? Default TRUE
应的适合的摘要被印制的？默认为true


参数：iter.max
Max number of iterations used in predictive model fit. Default 5. Currently only relevant for Cox PH model
最大数量的迭代中使用的预测模型拟合。默认值5。目前，只有相关的考克斯PH模式


值----------Value----------

Returns summary of coxph or lm fit
返回coxph或lm适合的总结


（作者）----------Author(s)----------


Eric Bair and Robert Tibshirani



参考文献----------References----------

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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。
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