R语言 secr包 score.test()函数中文帮助文档(中英文对照)

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score.test(secr)
score.test()所属R语言包：secr

                                         Score Test for SECR Models
                                         分数SECR模型试验

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute score tests comparing a fitted model and a more general alternative model.
计算得分测试，，比较拟合模型以及更广泛的替代模式。


用法----------Usage----------


score.test(secr, ..., betaindex = NULL, trace = FALSE)

score.table(object, ..., sort = TRUE, dmax = 10)




参数----------Arguments----------

参数：secr
fitted secr model  
装秘书服务模式


参数：...
one or more alternative models OR a fitted secr model  
一个或更多的替代车型或一个装有SECR模型


参数：trace
logical. If TRUE then output one-line summary at each evaluation of the likelihood  
逻辑。如果是TRUE，则输出一行摘要在每次评估的可能性


参数：betaindex
vector of indices mapping fitted values to parameters in the alternative model  
矢量的指数拟合值映射的替代模型中的参数


参数：object
score.test object or list of such objects  
score.test对象或这些对象的列表


参数：sort
logical for whether output rows should be in descending order of AICc  
逻辑输出行是否应该是降序排列的国际会议中心


参数：dmax
threshold of dAICc for inclusion in model set  
的dAICc阈值纳入模型集


Details

详细信息----------Details----------

Score tests allow fast model selection (e.g. Catchpole & Morgan 1996). Only the simpler model need be fitted. This implementation uses the observed information matrix, which may sometimes mislead (Morgan et al. 2007). The gradient and second derivative of the likelihood function are evaluated numerically at the point in the parameter space of the second model corresponding to the fit of the first model. This operation uses the function fdHess of the nlme package; the likelihood must be evaluated several times, but many fewer times than would be needed to fit the model. The score statistic is an approximation to the likelihood ratio; this allows the difference in AIC to be estimated.
分数测试允许快速模式选择（例如卡彻波尔和摩根，1996）。只有简单的模型，需要安装。此实现使用的观测信息矩阵，有时可能会误导（Morgan等，2007）。似然函数的梯度和二阶导数的数值进行评估在该点在参数空间中的第二模型对应的第一模型的拟合。这个操作使用的功能fdHessnlme包的可能性，必须进行评估几次，但要少很多倍，将需要适合的模型。的分数统计量是一个近似的似然比;这允许AIC中的差异来估计。

Mapping of parameters between the fitted and alternative models sometimes requires user intervention via the betaindex argument. For example betaindex = c(1,2,4) is the correct mapping when comparing the null model (D~1, g0~1, sigma~1) to one with a behavioural effect on g0 ((D~1, g0~b, sigma~1).
通过betaindex参数，参数之间的拟合和替代模型的映射，有时需要用户干预。例如betaindex= C（1,2,4）是正确的映射进行比较时，空模型（D~ 1，G0 ~ 1，Σ~ 1）与行为的影响G0（（D~ 1，G0 ~B，Σ~ 1）。

score.table summarises one or more score tests in the form of a model comparison table. The ... argument here allows the inclusion of additional score test objects (note the meaning differs from score.test). Approximate AICc values are used to compute relative AIC model weights for all models within dmax AICc units of the best model.
score.table总结的模型比较表的形式中的一个或更多的得分测试。该...参数允许列入加分测试对象（注意：不同的含义score.test）。约国际会议中心值用于计算相对AIC中的权重，DMAX国际会议中心的最佳模式单位内的所有型号。


值----------Value----------

An object of class "score.test" that inherits from "htest", a list with components
一个对象的类的score.test的继承从“htest”，与组件的列表


参数：statistic
the value the chi-squared test statistic (score statistic)
卡方检验统计量的值（分数统计）


参数：parameter
degrees of freedom of the approximate chi-squared distribution of the test statistic (difference in number of parameters H0, H1)
度自由的检验统计量的近似卡方分布（差值的数目的参数H0，H1）


参数：p.value
probability of test statistic assuming chi-square distribution
卡方分布检验统计量的概率假设


参数：method
a character string indicating the type of test performed  
执行一个字符串表示的测试类型


参数：data.name
character string with null hypothesis, alternative hypothesis and arguments to function call from fit of H0  
与原假设，备择假设和参数的字符串函数调用适合的H0


参数：H0
simpler model  
简单的模型


参数：np0
number of parameters in simpler model  
简单的模型中的参数数目


参数：H1
alternative model  
另一种模式


参数：H1.beta
coefficients of alternative model  
另一种模式系数


参数：AIC
Akaike's information criterion, approximated from score statistic  
赤池信息准则，近似分数统计


参数：AICc
AIC with small-sample adjustment of Hurvich & Tsai 1989  
AIC小样本的调整1989年Hurvich和蔡

If ... defines several alternative models then a list of score.test objects is returned.
如果...定义了几种可供选择的模式，然后返回的score.test对象的列表。

The output from score.table is a dataframe with one row per model, including the reference model.
score.table的输出是一个数据框每行模式，包括参考模型。


注意----------Note----------

This implementation is experimental. The AIC values, and values derived from them, are approximations that may differ considerably from AIC values obtained by fitting and comparing the respective models. Use of the observed information matrix may not be optimal.
这是实验性的实施。 AIC值，和值来自他们，近似获得通过装修和比较各自的模型的AIC值可能相差很大。所观察到的信息矩阵的使用可能不是最优的。

score.test cannot be used to compare models that differ in the arguments scalesigma or scaleg0.
score.test不能被用来比较模型不同的参数scalesigma或scaleg0。


参考文献----------References----------



model selection using score tests. Biometrics 67, 234–241.


参见----------See Also----------

AIC, LR.test
AIC，LR.test


实例----------Examples----------



## Not run: [＃不运行：]
    AIC (secrdemo.0, secrdemo.b)
    st <- score.test (secrdemo.0, g0 ~ b)
    st
    score.table(st)

## End(Not run)[＃（不执行）]


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