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R语言 yacca包 F.test.cca()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-2 07:29:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
F.test.cca(yacca)
F.test.cca()所属R语言包:yacca

                                         F Test for Canonical Correlations Using Rao's Approximation
                                         F测试饶逼近的典型相关分析

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Tests a series of canonical correlations (sequentially) against the null hypothesis that the tested coefficient and all succeeding coefficients are zero.
测试一系列典型相关分析(按顺序),对零假设的测试系数和所有成功的系数是零。


用法----------Usage----------


F.test.cca(x, ...)

## S3 method for class 'F.test.cca'
print(x, ...)



参数----------Arguments----------

参数:x
a cca object.   
一个cca对象。


参数:...
additional arguments.
其他参数。


Details

详细信息----------Details----------

Several related tests have been proposed for the evaluation of canonical correlations (including Bartlett's Chi-squared test, which is computed by default within cca).  This function employs Rao's statistic (related to Wilks' Lambda) as the basis for an F test of each coefficient (and all others in ascending sequence) against the hypothesis that the associated population correlations are zero.
已经被提出了一些相关的测试评估的典型相关分析(包括Bartlett的卡方检验,它的计算方法是默认情况下,在cca)。此功能采用Rao的统计(Wilks的lambda)相关的人口相关性为零的假设,即对每个系数(和所有其他升序顺序)的F检验的基础。


值----------Value----------

An object of class F.test.cca, whose elements are as follows:
的对象类的F.test.cca,其要点如下:


参数:corr
Canonical correlations.
典型相关分析。


参数:statistic
Squared canonical correlations (shared variance across canonical variates).
平方典型相关分析(典型变量之间的共享方差)。


参数:parameter
Coefficients for the x variables on each canonical variate.
x变量对每个典型变量的系数。


参数:p.value
Coefficients for the y variables on each canonical variate.
y变量对每个典型变量的系数。


参数:method
Canonical variate scores for the x variables.
典型变量得分为x变量。


参数:data.name
Canonical variate scores for the y variables.
典型变量得分为y变量。


(作者)----------Author(s)----------



Nicholas L. Crookston <ncrookston@fs.fed.us>

Carter T. Butts <buttsc@uci.edu>



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


#Example: perceived personal attributes versus professional performance[例如:认为个人属性与专业的表现]
#for US Judges[美国法官]
data(USJudgeRatings)
personal <- USJudgeRatings[,c("INTG","DMNR","DILG","FAMI","PHYS")]
performance <- USJudgeRatings[,c("CFMG","DECI","PREP","ORAL","WRIT")]
cca.fit <- cca(personal, performance)

#Test the canonical correlations (see also summary(cca.fit))[测试的典型相关(亦见的摘要(cca.fit))]
F.test.cca(cca.fit)

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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