R语言 ror包 rorsmaa()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

rorsmaa(ror)
rorsmaa()所属R语言包：ror

                                        Robust Ordinal Regression SMAA sampler
                                         稳健有序回归SMAA采样

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Implements stochastic simulation of the indices used in a SMAA-type decision analysis with UTA^GMS models. The current version assumes ascending preferences, i.e. higher criterion evaluation means higher preferability (=better).
实现UTA ^ GMS模型在SMAA型决策分析与随机模拟的指数。目前的版本假设上升的喜好，即更高的标准的评价意味着更高的优选性（更好的）。


用法----------Usage----------


rorsmaa(performances, preferences, necessary=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：performances
m x n performance matrix with m alternatives and n criteria
MXN绩效矩阵米的替代品和n标准


参数：preferences
k x 2 matrix of preferences statements (row indices of alternatives in performance matrix). Each row r is a preference statements meaning that preferences[k,1] is preferred to preferences[k,2]
KX 2矩阵的喜好报表（行索引绩效矩阵中的替代品）。每行r是一个偏好陈述的偏好[1] K，最好是喜好K，2]


参数：necessary
Whether to compute the necessary relation (TRUE) or the possible one (FALSE)
是否计算必要的关系（TRUE），或可能产生的一个（FALSE）


参见----------See Also----------

utagms,ror-package
utagms，ROR包


实例----------Examples----------


library(ror)

performances <- matrix(runif(n=50), nrow=10) # 10 alts, 5 crit[10的alts，5暴击]
preferences <- matrix(c(1, 2, 4, 5, 7, 8, 1, 3), ncol=2, byrow=TRUE)

## RORSMAA gives the POIs and RAIs[＃RORSMAA给出的POI和赖斯]
ror <- rorsmaa(performances, preferences)
print(ror$poi)
print(ror$rai)
cat(ror$misses, "misses while generating 10k value functions")

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注：
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