R语言 sensR包 triangle()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

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

                                        Create triangle binomial family
                                         创建三角形二项式族

                                         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 triangle psychometric function and correspondingly changed link function and derivative of the
创建AF副本的二项式家庭的逆联接函数改为等于三角形的心理功能，并相应地改变了链接功能及衍生工具的，


用法----------Usage----------


triangle()



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----------

duotrio, twoAFC, threeAFC, discrim, discrimPwr, discrimSim, AnotA, discrimSS,
duotrio，twoAFC，threeAFC，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，5不正确]
res <- glm(xt ~ 1, family = triangle)
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, 9 incorrect[＃数据：10个正确答案，9不正确]
xt <- matrix(c(10, 9), ncol = 2)
summary(res <- glm(xt ~ 1, family = triangle))
N <- 100
dev <- double(N)
delta <- seq(1e-4, 3, length = N)
for(i in 1:N)
  dev[i] <- glm(xt ~ -1 + offset(delta[i]),
                family = triangle)$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：]
level <- c(0.95, 0.99)
lim <- sapply(level, function(x) exp(-qchisq(x, df=1)/2) )
abline(h = lim, col = "grey")


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