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R语言 tsfa包 predict()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 12:42:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
predict(tsfa)
predict()所属R语言包:tsfa

                                        Predict Factor Scores from an Object.
                                         预测因子得分从一个对象。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predict factor scores using the predictor from object.
预测因子得分的预测对象。


用法----------Usage----------


    ## S3 method for class 'FAmodel'
predict(object,
           data = NULL, factorNames.=factorNames(object), ...)
    ## S3 method for class 'TSFmodel'
predict(object,
           data = object$data, factorNames.=factorNames(object), ...)





参数----------Arguments----------

参数:object
an object from which a matrix (predictor) can be extracted  to apply to the data.
从其中一个矩阵(预测值),可以提取适用于数据的对象。


参数:data
data to which the predictor should be applied.
数据应该应用于预测器。


参数:factorNames.
names to be given to the calculated predicted factor  scores.
名称要考虑到所计算的预测因子得分。


参数:...
additional arguments currently unused.
目前未使用的额外的参数。


Details

详细信息----------Details----------

If data is not supplied then it is extacted from object if possible  (which is normally the data the model was estimated with), and otherwise  an error is indicated. The  predicted factor scores are given by data %*% t(LB), where LB is the  factor score predictor matrix extracted from object.  This is the Barlett factor score coefficient matrix if TSFmodel or TSFestModel objects were estimated with estTSF.ML.
如果data没有提供,则它是extacted从对象如果可能的话(这是通常的数据模型的估计),并另有一个错误指示。 data %*% t(LB),LB是提取对象的因子得分的预测矩阵给出的预测因子得分。这是巴雷特。因子得分系数矩阵,如果TSFmodel或TSFestModel对象进行的估算estTSF.ML。


值----------Value----------

Predicted factor scores.
预测因子得分。


(作者)----------Author(s)----------


Paul Gilbert



参见----------See Also----------

predict, factors, factorNames, TSFmodel
predict,factors,factorNames,TSFmodel

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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