R语言 sensR包 threeAFC()函数中文帮助文档(中英文对照)

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threeAFC(sensR)
threeAFC()所属R语言包：sensR

                                        Create 3-AFC binomial family
                                         创建3-AFC二项式族

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates af copy of the binomial family with the inverse link function changed to equal the 3-AFC psychometric function and correspondingly changed link function and derivative of the inverse link function.
创建AF副本的二项式家庭的改变等于3-AFC的心理功能，并相应地改变了链接功能及衍生的逆联接函数的反向链接功能。


用法----------Usage----------


threeAFC()



值----------Value----------

A binomial family object for models. Among other things it inludes the psychometric function as linkinv and the inverse psychometric function (for direct dprime computation) as linkfun.
一个的二项式家庭对象的模型。除其他事项外里包括linkinv和的逆心理测量的功能（的直接dprime计算）linkfun的心理功能。


注意----------Note----------

Several functions in this package makes use of the function, but it may also be used on its own—see the example below.
在此包中的几个功能，使用该功能，但它也可以用来在其自己的例子下面。


（作者）----------Author(s)----------


Rune Haubo B Christensen and Per Bruun Brockhoff



参考文献----------References----------

models for sensory discrimination tests as generalized linear models.

参见----------See Also----------

triangle, twoAFC, duotrio, discrim, discrimPwr, discrimSim, AnotA, discrimSS,
triangle，twoAFC，duotrio，discrim，discrimPwr，discrimSim，AnotA，discrimSS，


实例----------Examples----------


xt <- matrix(c(10, 5), ncol = 2) # data: 10 correct answers, 5 incorrect[数据：10个正确答案，不正确]
res <- glm(xt ~ 1, family=threeAFC)
summary(res)

## Extended example plotting the profile likelihood[＃扩展的例子策划的档案可能性]
## data: 10 correct answers, 5 incorrect[＃数据：10个正确答案，5不正确]
xt <- matrix(c(10, 2), ncol = 2)
summary(res &lt;- glm(xt ~ 1, family = threeAFC))#, etastart = etastart))[etastart = etastart））]
N <- 100
dev <- double(N)
level <- c(0.95, 0.99)
delta <- seq(1e-4, 5, length = N)
for(i in 1:N)
  dev[i] <- glm(xt ~ -1 + offset(delta[i]),
                family = threeAFC)$deviance
plot(delta, exp(-dev/2), type = "l",
     xlab = expression(delta),
     ylab = "Normalized Profile Likelihood")
## Add Normal approximation:[＃添加师范大学近似：]
lines(delta, exp(-(delta - coef(res))^2 /
                 (2 * vcov(res))), lty = 2)
## Add confidence limits:[＃添加的置信区间：]
lim <- sapply(level, function(x)
              exp(-qchisq(x, df=1)/2) )
abline(h = lim, col = "grey")

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