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R语言:multinom()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-17 09:59:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
multinom(nnet)
multinom()所属R语言包:nnet

                                         Fit Multinomial Log-linear Models
                                         适合多项式对数线性模型

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fits multinomial log-linear models via neural networks.
适合通过神经网络的多项式对数线性模型。


用法----------Usage----------


multinom(formula, data, weights, subset, na.action,
         contrasts = NULL, Hess = FALSE, summ = 0, censored = FALSE,
         model = FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数:formula
a formula expression as for regression models, of the form response ~ predictors. The response should be a factor or a matrix with K columns, which will be interpreted as counts for each of K classes. A log-linear model is fitted, with coefficients zero for the first class. An offset can be included: it should be a numeric matrix with K columns if the response is either a matrix with K columns or a factor with K > 2 classes, or a numeric vector for a response factor with 2 levels. See the documentation of formula() for other details.  
作为回归模型公式表达形式response ~ predictors。响应应该是一个因素,或与K列,这将被解释为计数的K类矩阵。一个对数线性模型系数为零,配备一流的。偏移量可以包括:如果响应是与K列的矩阵或与K> 2班的一个因素,或为一个2级的响应因子的数值向量,它应该是一个与K列的数字矩阵。看到formula()其他细节的文件。


参数:data
an optional data frame in which to interpret the variables occurring in formula.  
在解释变量发生在formula可选的数据框。


参数:weights
optional case weights in fitting.  
接头可选的情况下重量。


参数:subset
expression saying which subset of the rows of the data should  be used in the fit. All observations are included by default.  
表达说,应在适当使用数据行的一个子集。所有的意见,包括默认情况下。


参数:na.action
a function to filter missing data.  
一个函数来过滤丢失的数据。


参数:contrasts
a list of contrasts to be used for some or all of the factors appearing as variables in the model formula.  
对比的名单将部分或全部的模型公式中的变量出现的因素。


参数:Hess
logical for whether the Hessian (the observed/expected information matrix) should be returned.  
逻辑是否黑森州(观察/预期的信息矩阵)应退还。


参数:summ
integer; if non-zero summarize by deleting duplicate rows and adjust weights. Methods 1 and 2 differ in speed (2 uses C); method 3 also combines rows with the same X and different Y, which changes the baseline for the deviance.  
整数;如果非零总结删去重复行和调整权重。方法1和2的速度不同(2使用C);方法3还结合行具有相同的X和不同的y,这改变的越轨行为的基线。


参数:censored
If Y is a matrix with K > 2 columns, interpret the entries as one for possible classes, zero for impossible classes, rather than as counts.  
如果Y是一个K > 2列的矩阵,解释为一个可能的类,零不可能类条目,而不是作为计数。


参数:model
logical. If true, the model frame is saved as component model of the returned object.  
逻辑。如果情况属实,该模型框架被保存组件model返回的对象。


参数:...
additional arguments for nnet  </table>
额外的参数nnet</ TABLE>


Details

详情----------Details----------

multinom calls nnet.  The variables on the rhs of the formula should be roughly scaled to [0,1] or the fit will be slow or may not converge at all.
multinomnnet。 rhs的公式中的变量应大致缩放到[0,1]或适合将是缓慢的,或可能不收敛。


值----------Value----------

A nnet object with additional components:
一个nnet对象与其他组件:


参数:deviance
the residual deviance, compared to the full saturated model (that explains individual observations exactly).  Also, minus twice log-likelihood.  
残余偏差,比较全饱和模型(完全解释个人意见)。此外,减去两次对数似然。


参数:edf
the (effective) number of degrees of freedom used by the model  
(有效)的自由度模型


参数:AIC
the AIC for this fit.  
这个合适的工商行政管理机关。


参数:Hessian
(if Hess is true).  
(Hess如果是真实的)。


参数:model
(if model is true).  </table>
(model如果是真实的)。 </ TABLE>


参考文献----------References----------

Modern Applied Statistics with S. Fourth edition.  Springer.

参见----------See Also----------

nnet
nnet


举例----------Examples----------


options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
library(MASS)
example(birthwt)
(bwt.mu <- multinom(low ~ ., bwt))
## Not run: Call:[#无法运行:呼叫:]
multinom(formula = low ~ ., data = bwt)

Coefficients:
(Intercept)         age         lwt raceblack raceother
    0.823477 -0.03724311 -0.01565475  1.192371 0.7406606
     smoke      ptd        ht        ui       ftv1     ftv2+
  0.7555234 1.343648 1.913213 0.6802007 -0.4363238 0.1789888


Residual Deviance: 195.4755
AIC: 217.4755

## End(Not run)[#结束(不运行)]

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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