R语言 unmarked包 backTransform-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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backTransform-methods(unmarked)
backTransform-methods()所属R语言包：unmarked

                                        Methods for Function backTransform in Package ‘unmarked’
                                         在包装功能backTransform方法“无人盯防”

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Methods for function backTransform in Package "unmarked".
的方法函数backTransform包无人盯防的。


用法----------Usage----------


## S4 method for signature 'unmarkedFit'
backTransform(obj, type)
## S4 method for signature 'unmarkedEstimate'
backTransform(obj)



参数----------Arguments----------

参数：obj
Object of appropriate S4 class
适当的S4级对象


参数：type
one of names(obj), eg 'state' or 'det'
（OBJ）的名字，例如“状态”或“DET”


方法----------Methods----------




obj = "unmarkedEstimate" Typically done internally
OBJ =“unmarkedEstimate”通常情况下在内部完成




obj = "unmarkedFit" Back-transform a parameter from a fitted model. Only possible if no covariates are present. Must specify argument type
OBJ =“unmarkedFit”返回，改变一个参数从一个合适的模型。唯一可能的，如果没有协变量存在。必须指定的参数类型




obj = "unmarkedLinComb" Back-transform a predicted value created by  linearComb. This is done internally by predict but
OBJ =“unmarkedLinComb”返回变换的linearComb创建的预测值。这是内部predict但


实例----------Examples----------



data(mallard)
mallardUMF <- unmarkedFramePCount(mallard.y, siteCovs = mallard.site,
    obsCovs = mallard.obs)

(fm &lt;- pcount(~ 1 ~ forest, mallardUMF))    # Fit a model[拟合模型]
backTransform(fm, type="det")               # This works because there are no detection covariates[这工作，因为没有检测协变量]
#backTransform(fm, type="state")             # This doesn't work because covariates are present[backTransform（FM，类型=“状态”），这并不工作，因为协变量的存在]
lc &lt;- linearComb(fm, c(1, 0), type="state") # Estimate abundance on the log scale when forest=0[估算丰富的log规模森林= 0时]
backTransform(lc)                           # Abundance on the original scale[原有规模上丰度]

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