R语言 zic包 zic()函数中文帮助文档(中英文对照)

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zic(zic)
zic()所属R语言包：zic

                                        Bayesian Inference for Zero-Inflated Count Models
                                         零膨胀计数模型的贝叶斯推断。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

zic fits zero-inflated count models via Markov chain Monte Carlo methods.
zic适合零膨胀的计算模型，通过马尔可夫链蒙特卡罗方法。


用法----------Usage----------


zic(formula, data, a0, b0, c0, d0, e0, f0,
    n.burnin, n.mcmc, n.thin, tune = 1.0, scale = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：formula
A symbolic description of the model to be fit specifying the response variable and covariates.
一个象征性的模型来描述符合指定的响应变量和协变量。


参数：data
A data frame in which to interpret the variables in formula.
一个数据框中解释变量在formula。


参数：a0
The prior variance of alpha.
前方差alpha。


参数：b0
The prior variance of beta_j.
前方差beta_j。


参数：c0
The prior variance of gamma.
前方差gamma。


参数：d0
The prior variance of delta_j.
前方差delta_j。


参数：e0
The shape parameter for the inverse gamma prior on sigma^2.
形状参数的反伽马前上sigma^2。


参数：f0
The inverse scale parameter the inverse gamma prior on sigma^2.
逆尺度参数的逆伽马之前sigma^2。


参数：n.burnin
Number of burn-in iterations of the sampler.
燃烧的采样迭代数。


参数：n.mcmc
Number of iterations of the sampler.
的取样器的迭代数。


参数：n.thin
Thinning interval.
间伐间隔。


参数：tune
Tuning parameter of Metropolis-Hastings step.
调谐参数的大都市黑斯廷斯步骤。


参数：scale
If true, all covariates (except binary variables) are rescaled by dividing by their respective standard errors.
如果为true，所有的协变量的（二元变量除外），重新调整除以各自的标准误差。


Details

详细信息----------Details----------

The considered zero-inflated count model is given by
认为是零膨胀计数模型

where y_i and x_i are observed. The assumed prior distributions are
y_i和x_i观察。假定先验分布

The sampling algorithm described in Jochmann (2012) is used.
在Jochmann（2012年）描述的采样算法的使用。


值----------Value----------

A list containing the following elements:
一个列表，其中包含以下元素：


参数：alpha
Posterior draws of alpha (coda mcmc object).
后路绘制的alpha（CODA MCMC对象）。


参数：beta
Posterior draws of beta (coda mcmc object) .
后路绘制的beta（CODA MCMC对象）。


参数：gamma
Posterior draws of gamma (coda mcmc object).        
后路绘制的gamma（CODA MCMC对象）。


参数：delta
Posterior draws of delta (coda mcmc object).
后路绘制的delta（CODA MCMC对象）。


参数：sigma2
Posterior draws of sigma^2 (coda mcmc object).
后路绘制的sigma^2（CODA MCMC对象）。


参数：acc
Acceptance rate of the Metropolis-Hastings step.
大都市黑斯廷斯步骤的合格率。


参考文献----------References----------

Health Care”. Available at: http://www.staff.ncl.ac.uk/markus.jochmann.
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注：
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