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

loveR

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

                                         Provide summary of parameter estimates and standard error across replications
                                         整个复制，提供的参数估计值和标准错误的总结

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function will provide averages of parameter estimates, standard deviations of parameter estimates, averages of standard errors, and power of rejection with a priori alpha level for the null hypothesis of parameters equal 0.
此功能将提供的参数估计，参数估计值的标准差，标准误差的平均值，和电源的先验α水平的参数等于0的原假设被拒绝的平均值。


用法----------Usage----------


summaryParam(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
SimResult object being described  
SimResult对象描述


参数：...
any additional arguments, such as for the function with result object, detail argument is available. If TRUE, it provides relative bias, standardized bias, and relative bias in standard errors.  
任何额外的参数，如结果对象的功能，detail参数是可用的。如果TRUE，它提供了相对的偏见，标准化的偏差，标准误差和相对偏差。


值----------Value----------

A data frame that provides the statistics described above from all parameters. For using with SimModelOut, each column means
提供的统计数据一个数据框，上述所有参数。每列为了用SimModelOut，指

Estimate: Parameter Estimates
Estimate:的参数估计

SE: Standard Error of the Parameter Estimates
SE:的参数估计标准误差

z: Wald Statistic
z: Wald统计量

p: p value based on the Wald Statistic
p:根据Wald统计量的p值

Param: Parameter Value underlying the analyzed data
Param:参数值的基本数据进行了分析

Bias: Bias in Parameter Estimates
Bias:在参数估计偏差

Coverage: Whether (1-alpha)% confidence interval covers the parameter estimates
Coverage:（1-α）％的置信区间是否涵盖了参数估计

For using with linkS4class{SimResult}, each column means
每列为了用linkS4class{SimResult}，指

Estimate.Average: Average of parameter estimates across all replications
Estimate.Average:平均的参数估计，在所有复制

Estimate.SD: Standard Deviation of parameter estimates across all replications
Estimate.SD:参数的标准偏差估计在所有复制

Average.SE: Average of standard errors across all replications
Average.SE:平均标准误差在所有复制

Power (Not equal 0): Proportion of significant replications when testing whether the parameters are different from zero
Power (Not equal 0):比例显著复制时，测试参数是否异于零

Average.Param: Parameter values or average values of parameters if random parameters are specified
Average.Param:参数的参数值或平均值，如果随机参数指定

SD.Param: Standard Deviations of parameters. Appeared only when random parameters are specified.
SD.Param:参数的标准偏差。只出现时随机指定的参数。

Average.Bias: The difference between parameter estimates and parameter underlying data
Average.Bias:参数估计值和参数的基础数据之间的差异

SD.Bias: Standard Deviations of bias across all replications. Appeared only when random parameters are specified.  This value is the expected value of average standard error when random parameter are specified.
SD.Bias:标准差在所有复制的偏见。只出现时随机指定的参数。这个值是预期值的平均误差时，随机参数指定。

Coverage: The percentage of (1-alpha)% confidence interval covers parameters underlying the data.
Coverage:的比例（1-α）％置信区间的覆盖底层的数据的参数。

Rel.Bias: Relative Bias, which is (Estimate.Average - Average.Param)/Average.Param.  Hoogland and Boomsma (1998) proposed that the cutoff of .05 may be used for acceptable relative bias. This option will be available when detail=TRUE. This value will not be available when parameter values are very close to 0.
Rel.Bias:相对偏差，这是（Estimate.Average - Average.Param）/ Average.Param。 Hoogland和Boomsma（1998年）提出了可用于可接受的相对偏倚，0.05截止。此选项时，将提供detail=TRUE。参数值是非常接近0时，则该值将不提供。

Std.Bias: Standardized Bias, which is (Estimate.Average - Average.Param)/Estimate.SD  for fixed parameters and (Estimate.Average - Average.Param)/SD.Bias  for random parameters. Collins, Schafer, and Kam (2001) recommended that biases will be  only noticeable when standardized bias is greater than 0.4 in magnitude. This option will be available when detail=TRUE
Std.Bias:标准偏差，这是（Estimate.Average - Average.Param）/ Estimate.SD固定的参数（Estimate.Average - Average.Param）/<X >随机参数。柯林斯，谢弗和锦（2001）建议的偏见时，将标准化的偏差大于0.4级。此选项时，将提供SD.Bias

Rel.SE.Bias: Relative Bias in standard error, which is (Average.SE - Estimate.SD)/Estimate.SD  for fixed parameters and (Average.SE - SD.Bias)/SD.Bias  for random parameters.         Hoogland and Boomsma (1998) proposed that 0.10 is the acceptable level. This option will be available when detail=TRUE
Rel.SE.Bias:相对偏差在标准错误，这是（Average.SE - Estimate.SD）/ Estimate.SD固定的参数（Average.SE - SD.Bias）/ SD.Bias随机参数。 Hoogland和Boomsma（1998）提出，0.10是可以接受的水平。此选项时，将提供detail=TRUE


（作者）----------Author(s)----------



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




参考文献----------References----------




参见----------See Also----------

SimResult for the object input
SimResult的对象输入


实例----------Examples----------


showClass("SimResult")
loading <- matrix(0, 6, 1)
loading[1:6, 1] <- NA
LX <- simMatrix(loading, 0.7)
RPH <- symMatrix(diag(1))
RTD <- symMatrix(diag(6))
CFA.Model <- simSetCFA(LY = LX, RPS = RPH, RTE = RTD)
SimData <- simData(CFA.Model, 500)
SimModel <- simModel(CFA.Model)
# We make the examples running only 5 replications to save time.[我们的例子只有5次重复，以节省时间。]
# In reality, more replications are needed.[在现实中，需要更多的复制。]
Output <- simResult(5, SimData, SimModel)
summaryParam(Output)
summaryParam(Output, detail=TRUE)

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