R语言 semPLS包 plsm2sem()函数中文帮助文档(中英文对照)

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plsm2sem(semPLS)
plsm2sem()所属R语言包：semPLS

                                         Convert Model for Use in sem
                                         在SEM中使用转换模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Converts a plsm object to an object of class mod for usage of sem method within sem package.
转换plsm对象类的一个对象modsem方法，在sem包的用法。


用法----------Usage----------


plsm2sem(model, ...)

## S3 method for class 'plsm'
plsm2sem(model, file=stdout(), fixedVarMV=TRUE, fixedVarLV=TRUE,
          fixedLoad=character(), ...)



参数----------Arguments----------

参数：model
An object of class splsm as returned by the method read.splsm.
一个对象的类splsm的返回的方法read.splsm。


参数：...
Arguments to pass down.
参数传递下来。


参数：file
A character naming the file to write to. If no file argument is specified, splsm2sem writes to stdout.
Acharacter命名的文件写入。如果没有指定文件参数，splsm2sem写入stdout。


参数：fixedVarMV
A logical indicating whether the variances of the MVs should be fixed to one. The default is TRUE.
Alogical是否应固定的方差的MV。默认的TRUE。


参数：fixedVarLV
A logical indicating whether the variances of the LVs should be fixed to one. The default is TRUE.
Alogical的方差的LV是否应固定。默认的TRUE。


参数：fixedLoad
A character vector naming the MVs, for which the outer loading should be fixed to one.
甲character命名的MV的向量，其中的外载荷应固定到一个。


值----------Value----------

If the sem package is available, an object of class mod (see specifyModel) is returned, else a text representation of recticular action model (RAM) is written. Note, specifyModel was specify.model in sem (< 2.0.0).
如果sem包是类的一个对象，mod（specifyModel），则返回，否则以文字表示的recticular动作模型（RAM）被写入。请注意，specifyModelspecify.model中sem (< 2.0.0)。


（作者）----------Author(s)----------



Armin Monecke <a href="mailto:armin.monecke@stat.uni-muenchen.de">armin.monecke@stat.uni-muenchen.de</a>




参见----------See Also----------

specifyModel
specifyModel


实例----------Examples----------


data(ECSImobi)
if(require(sem)){
   ECSIsem <- plsm2sem(ECSImobi)
   ECSIsem
}

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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。
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