R语言 sensitivity包 src()函数中文帮助文档(中英文对照)

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src(sensitivity)
src()所属R语言包：sensitivity

                                        Standardized Regression Coefficients
                                         标准化回归系数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

src computes the Standardized Regression Coefficients (SRC), or the Standardized Rank Regression Coefficients (SRRC), which are sensitivity indices based on linear or monotonic assumptions in the case of independent factors.
src计算标准化回归系数（SRC），或等级的标准化回归系数（SRRC），这是线性或单调的假设的基础上的独立危险因素的情况下的敏感度指标。


用法----------Usage----------


src(X, y, rank = FALSE, nboot = 0, conf = 0.95)
## S3 method for class 'src'
print(x, ...)
## S3 method for class 'src'
plot(x, ylim = c(-1,1), ...)



参数----------Arguments----------

参数：X
a data frame (or object coercible by as.data.frame) containing the design of experiments (model input variables).
数据框（或对象强制转换as.data.frame），实验设计（模型输入变量）。


参数：y
a vector containing the responses corresponding to the design of experiments (model output variables).
一个向量，包含对应的实验设计（模型输出变量）的响应。


参数：rank
logical. If TRUE, the analysis is done on the ranks.
逻辑。如果TRUE，分析完成的行列。


参数：nboot
the number of bootstrap replicates.
复制的数目引导。


参数：conf
the confidence level of the bootstrap confidence intervals.
自举置信区间的置信水平。


参数：x
the object returned by src.
返回的对象src。


参数：ylim
the y-coordinate limits of the plot.
y坐标限制的图。


参数：...
arguments to be passed to methods, such as graphical parameters (see par).
要传递给方法的参数，如图形参数（见par“）。


值----------Value----------

src returns a list of class "src", containing the following components:
src返回一个列表类"src"，包含以下组件：


参数：call
the matched call.
匹配的呼叫。


参数：SRC
a data frame containing the estimations of the SRC indices, bias and confidence intervals (if rank = FALSE).
一个数据框包含的的的SRC指标，偏差和置信区间的估计（如果rank = FALSE）。


参数：SRRC
a data frame containing the estimations of the SRRC indices, bias and confidence intervals (if rank = TRUE).
一个数据框包含的的的SRRC指标，偏差和置信区间的估计（如果rank = TRUE）。


参考文献----------References----------

Analysis, Wiley.

参见----------See Also----------

pcc
pcc


实例----------Examples----------



# a 100-sample with X1 ~ U(0.5, 1.5)[一个100样本与X1~U（0.5％，1.5）]
#                   X2 ~ U(1.5, 4.5)[X2~U（1.5，4.5）]
#                   X3 ~ U(4.5, 13.5)[X3~U（4.5，13.5）]

n <- 100
X <- data.frame(X1 = runif(n, 0.5, 1.5),
                X2 = runif(n, 1.5, 4.5),
                X3 = runif(n, 4.5, 13.5))

# linear model : Y = X1 + X2 + X3[线性模型：Y = X1 + X2 + X3]

y <- with(X, X1 + X2 + X3)

# sensitivity analysis[敏感性分析]

x <- src(X, y, nboot = 100)
print(x)
plot(x)

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注：
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