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R语言 simsem包 simParamCFA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 09:30:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
simParamCFA(simsem)
simParamCFA()所属R语言包:simsem

                                         Create a set of matrices of parameters for analyzing data that belongs to CFA model.
                                         建立一套分析是属于终审模型的数据矩阵参数。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function will create set of matrices of free parameters that belongs to confirmatory factor analysis.  The requirement is to specify factor loading matrix.       
此功能将创建属于验证性因素分析矩阵的自由参数。要求是指定的因子载荷矩阵。


用法----------Usage----------


simParamCFA(...)



参数----------Arguments----------

参数:...
Each element of model specification, as described in Details  
型号规格的每一个元素,如Details描述


Details

详细信息----------Details----------

NOTE: CFA object can be either specified in X or Y side.
注:CFA对象可以被指定,在X或Y侧。

LX or LY for factor loading matrix (need to be a matrix).
LX或LY因子载荷矩阵(需要一个matrix)。

TD or TE for measurement error covariance matrix (need to be a matrix).
TD或TE测量误差协方差矩阵(需要是一个matrix),。

PH or PS for factor covariance matrix (need to be a symmetric matrix).
PH或,PS因子协方差矩阵(需要是对称的matrix的)。

TX or TY for measurement intercepts (need to be a vector).
TX或TY测量截距(需要是一个vector),。

KA, AL, MK, or ME for factor means (need to be a vector).
KA,AL,MK或ME因子方式(需要一个vector)。

There are only one required matrices: LY (or LX). The default specifications are
只需要一个矩阵:LY(LX)。默认规格

The scale-identification default of this model is fixed factor method (factor variances = 1 and factor means = 0).
默认情况下,这种模式的规模识别固定系数法(因子方差= 1因素机构= 0)。

If error covariance matrix is not specified, the default is to estimate all error variances and not estimate error covariances.
如果没有指定误差协方差矩阵,默认的是估计误差方差和估计误差协方差。

If factor covariance matrix is not specified, the default is to fix all factor covariance.
如果未指定因子协方差矩阵,默认是解决所有因素的协方差。

If factor mean vector is not specified, the default is to fix all factor means to 0.
如果系数均值向量没有被指定,默认是解决所有因素意味着为0。

If measurement intercept vector is not specified, the default is to estimate all measurement intercepts.
如果测量拦截向量没有被指定,默认值是,估计所有测量拦截。


值----------Value----------

SimParam object that represents the CFA free parameters. This will be used for building SimModel later.
SimParam对象,表示终审法院的自由参数。这将用于建设SimModel后。


(作者)----------Author(s)----------



Sunthud Pornprasertmanit (University of Kansas; <a href="mailto:psunthud@ku.edu">psunthud@ku.edu</a>)




参见----------See Also----------

See class SimParam for the free parameters object details.
请参阅类SimParam自由参数对象的详细信息。

Use simParamPath to specify path analysis model and use simParamSEM to specify full structural equation modeling.
使用simParamPath指定路径分析模型,并使用simParamSEM指定完整的结构方程模型。


实例----------Examples----------


loading <- matrix(0, 6, 2)
loading[1:3, 1] <- NA
loading[4:6, 2] <- NA
CFA.Model <- simParamCFA(LX = loading)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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