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

loveR

subtractObject(simsem)
subtractObject()所属R语言包：simsem

                                         Make a subtraction of each element in an object
                                         车型在一个对象中的每个元素的减法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Make a subtraction of each element in an object. For example, subtract the parameter estimates by the paramter values
车型在一个对象中的每个元素的减法。例如，减去的放慢参数值的参数估计


用法----------Usage----------


subtractObject(object1, object2, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object1
The first object  
的第一个目的


参数：object2
The second object  
的第二个目的


参数：...
Additional arguments specific to each class  
具体到每一类的其他参数


值----------Value----------

The object after subtraction
后减的对象


方法----------Methods----------

This function will find the bias by subtracting for parameter estimates from the real parameters.
此功能会发现，从实际的参数减去参数估计的偏差。


（作者）----------Author(s)----------



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




实例----------Examples----------


# This function is not public[这个功能是不公开]

#u89 &lt;- simUnif(0.8, 0.9)[u89 < -  simUnif（0.8，0.9）]
#loading &lt;- matrix(0, 6, 2)[加载< - 矩阵（0，6，2）]
#loading[1:3, 1] &lt;- NA[载入[1:3] < -  NA]
#loading[4:6, 2] &lt;- NA[载入[4:6] < -  NA]
#loadingValues &lt;- matrix(0, 6, 2)[< - 矩阵loadingValues（0，6，2）]
#LX &lt;- simMatrix(loading, "u89")[LX  -  simMatrix（装载，“u89”）]
#startingValues(LX, 10)[startingValues（LX，10）]

#u89 &lt;- simUnif(0.8, 0.9)[u89 < -  simUnif（0.8，0.9）]
#loading &lt;- matrix(0, 6, 2)[加载< - 矩阵（0，6，2）]
#loading[1:3, 1] &lt;- NA[载入[1:3] < -  NA]
#loading[4:6, 2] &lt;- NA[载入[4:6] < -  NA]
#loadingValues &lt;- matrix(0, 6, 2)[< - 矩阵loadingValues（0，6，2）]
#LX &lt;- simMatrix(loading, "u89")[LX  -  simMatrix（装载，“u89”）]
#latent.cor &lt;- matrix(NA, 2, 2)[< - 矩阵latent.cor（NA，2，2）]
#diag(latent.cor) &lt;- 1[诊断（latent.cor） -  1]
#PH &lt;- symMatrix(latent.cor, 0.5)[PH < -  symMatrix（latent.cor，0.5）]
#error.cor &lt;- matrix(0, 6, 6)[< - 矩阵error.cor（0，6，6）]
#diag(error.cor) &lt;- 1[诊断（error.cor） -  1]
#TD &lt;- symMatrix(error.cor)[TD < -  symMatrix（error.cor）]
#CFA.Model &lt;- simSetCFA(LX = LX, PH = PH, TD = TD)[CFA.Model < -  simSetCFA（LX = LX，PH = PH，TD = TD）]
#result &lt;- startingValues(CFA.Model, 10)[结果< -  startingValues（CFA.Model，10）]
#summary(result)[总结（结果）]

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注：
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