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R语言 RMark包 setup.model()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-26 23:47:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
setup.model(RMark)
setup.model()所属R语言包:RMark

                                        Defines model specific parameters (internal use)
                                         定义模型的具体参数(内部使用)

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compares model, the name of the type of model (eg "CJS") to the list of acceptable models to determine if it is supported and then creates some global fields specific to that type of model that are used to modify the operation of the code.
比较model,模型(例如“CJS”)的列表上可接受的模型,以确定它是否支持的类型的名称,然后创建特定于该类型的模型,该模型是用于修改一些全局字段中运行的代码。


用法----------Usage----------


  setup.model(model, nocc, mixtures = 1)



参数----------Arguments----------

参数:model
name of model type (must be in vector valid.models)
模型类型的名称(必须是在矢量valid.models)


参数:nocc
length of capture history string
捕捉历史的字符串长度


参数:mixtures
number of mixtures
数的混合物


Details

详细信息----------Details----------

In general, the structure of the different types of models (e.g., "CJS","Recovery",...etc) are very similar with some minor exceptions.  This function is not intended to be called directly by the user but it is documented to enable other models to be added.  This function is called by other functions to validate and setup model specific parameters.  For example, for live/dead models, the length of the capture history is twice the number of capture occasions and the number of time intervals equals the number of capture occasions because the final interval is included with dead recoveries.  Whereas, for recapture models, the length of the capture history is the number of capture occasions and the number of time intervals is 1 less than the number of occasions.  This function validates that the model is valid and sets up some parameters specific to the model that are used in the code.
在一般情况下,不同类型的模型(例如,“CJS”,“恢复”,...等)的结构是非常相似的,一些小的例外。此功能的目的不是由用户直接调用,但它记录下来,以使其他机型要添加。这个函数被调用其他函数来验证模型的具体参数和设置。例如,对于活/死模型,捕获历史长度的两倍数目捕获场合和的时间间隔数的数目等于捕获的场合,因为最终的时间间隔是包括带有死回收率。然而,夺回模型,捕捉历史的长度是数目捕获场合和时间间隔的数目是1的数目小于场合。此功能验证,该模型是有效的,并设置一些特定的参数模型中所使用的代码。


值----------Value----------

model.list - a list with following elements
model.list  - 以下元素的列表


参数:etype
encounter type string for MARK input; typically same as model  <tr valign="top"><td>nocc</td>
遇到MARK输入字符串类型的,通常同型号<tr valign="top"> <TD>nocc</ TD>

number of capture occasions  <tr valign="top"><td>num</td>
数捕获的场合<tr valign="top"> <TD> num</ TD>

number of time intervals relative to number of occasions (0 or -1)  <tr valign="top"><td>mixtures</td>
数的时间间隔相对场合(0或-1)<tr valign="top"> <TD>mixtures</ TD>

number of mixtures if any  <tr valign="top"><td>derived</td>
数量的混合物,如果任何<tr valign="top"> <TD> derived</ TD>

logical; TRUE if model produces derived estimates
逻辑TRUE,如果模型得出的估计


(作者)----------Author(s)----------



Jeff Laake




参见----------See Also----------

setup.parameters, valid.parameters
setup.parameters,valid.parameters

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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