Coef(VGAM)
Coef()所属R语言包:VGAM
Computes Model Coefficients and Quantities
计算模型系数和数量
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Coef is a generic function which computes model coefficients from objects returned by modelling functions. It is an auxiliary function to coef that enables extra capabilities for some specific models.
Coef是一个通用的计算模型系数的函数返回的对象建模功能。这是一种辅助功能,coef额外的功能,使一些具体的模型。
用法----------Usage----------
Coef(object, ...)
参数----------Arguments----------
参数:object
An object for which the computation of other types of model coefficients or quantities is meaningful.
一个对象,用于其他类型的模型系数或数量的计算是有意义的。
参数:...
Other arguments fed into the specific methods function of the model.
其他参数送入的具体方法运作的模式。
Details
详细信息----------Details----------
This function can often be useful for vglm objects with just an intercept term in the RHS of the formula, e.g., y ~ 1. Then often this function will apply the inverse link functions to the parameters. See the example below.
此功能是非常有用的vglm对象与只是一个截距项在RHS的公式,例如,y ~ 1。然后通常这个功能将适用于反向链路功能的参数。请看下面的例子。
For reduced-rank VGLMs, this function can return the A, C matrices, etc.
降秩VGLMs,这个函数可以返回A,C矩阵等
For quadratic and additive ordination models, this function can return ecological meaningful quantities such as tolerances, optima, maxima.
对于二次和添加剂协调模式,此功能可以返回,如公差,远舰,千里马的生态有意义的数量。
值----------Value----------
The value returned depends specifically on the methods function invoked.
返回的值取决于具体的函数被调用的方法。
警告----------Warning ----------
This function may not work for all VGAM family functions. You should check your results on some artificial data before applying it to models fitted to real data.
所有的VGAM的家庭功能,此功能可能无法正常工作。将它安装到真实的数据模型之前,您应该检查您的结果,一些人为的数据。
(作者)----------Author(s)----------
Thomas W. Yee
参考文献----------References----------
Reduced-rank vector generalized linear models. Statistical Modelling, 3, 15–41.
参见----------See Also----------
coef, Coef.vlm, Coef.rrvglm, Coef.qrrvglm, depvar.
coef,Coef.vlm,Coef.rrvglm,Coef.qrrvglm,depvar。
实例----------Examples----------
set.seed(123); nn = 1000
mydata = data.frame(y = rbeta(nn, shape1 = 1, shape2 = 3)) # Original scale[原有规模]
# parameters are estimated on a log scale:[参数估计对数尺度:]
fit = vglm(y ~ 1, betaff, mydata, trace = TRUE, crit = "c") # Intercept-only model[仅截距模型]
coef(fit, matrix = TRUE) # log scale[对数刻度]
Coef(fit) # On the original scale[在原来的规模]
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