R语言 robustfa包 predict-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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predict-methods(robustfa)
predict-methods()所属R语言包：robustfa

                                        Calculates prediction
                                         计算预测

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates prediction using the results in object. The newdata argument is an optional data frame or matrix in which to look for variables with which to predict. If newdata is omitted, the scores are used.
计算预测结果的对象。 newdata参数是可选的数据框或矩阵中寻找变量，用以预测。如果省略newdata，分数使用。


用法----------Usage----------


predict(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object of class "Fa" or of a class derived from "Fa"
对象的类"Fa"或一类来自"Fa"


参数：...
additional arguments, e.g., newdata: an optional data frame or matrix in which to look for variables with which to predict. If newdata is not missing, newdata should be scaled before "predict".
额外的参数，例如，newdata：一个可选的数据框或矩阵中寻找变量，用以预测。如果newdata不缺，newdata，应调整前"predict"。


方法----------Methods----------

generic functions - see show, print, summary, predict, plot, getCenter, getEigenvalues, getFa, getLoadings, getQuan, getScores, getSdev
通用的功能 -  show，print，summary，predict，plot，getCenter，getEigenvalues，getFa ，getLoadings，getQuan，getScores，getSdev


实例----------Examples----------


data(stock611)

## facovRegOgk is obtained from FaCov.default[＃facovRegOgk被从FaCov.default获得]
## facovRegOgk uses the default method = "mle"[＃facovRegOgk使用默认的方法=“最大似然估计”]
facovRegOgk=FaCov(x=scale(stock611[,3:12]), factors=3, cov.control = CovControlOgk(),
scoresMethod = "regression"); facovRegOgk

## If missing newdata, the scores are used[＃如果没有newdata，分数是]
predict(facovRegOgk)

## newdata must have the same center and scale attributes as[＃newdata必须具有相同的中心，并规模属性作为]
## the original data.[＃原始数据。]
x=scale(stock611[,3:12])
newdata=stock611[1,3:12] # one row matrix[一列的矩阵]
newdata=scale(newdata, center=attr(x,"scaled:center"), scale=attr(x,"scaled:scale"))
prediction=predict(facovRegOgk, newdata=newdata); prediction


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