R语言 smatr包 elev.test()函数中文帮助文档(中英文对照)

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elev.test(smatr)
elev.test()所属R语言包：smatr

                                        One-sample test of a (standardised) major axis elevation
                                         （标准）的主要轴线标高的一个样本测试

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Test if the elevation of a major axis or standardised major axis equals a specific value. This can now be done via sma(y~x,elev.test=0),
测试，如果仰角的长轴或标准化长轴等于一个特定的值。现在可以做通过sma(y~x,elev.test=0)，


用法----------Usage----------


    elev.test(y, x, test.value = 0, data = NULL, alpha = 0.05,
        method = 'SMA', V = matrix(0,2,2) )



参数----------Arguments----------

参数：y
The Y-variable
的Y变量


参数：x
The X-variable
的X-变量


参数：test.value
The hypothesised value of the elevation (default value is 0)
推测的价值的高度（默认值为0）


参数：data
(optional) data frame containing the data  
（可选的）数据框包含的数据


参数：alpha
The desired confidence level for the 100(1-alpha)% confidence interval for the common slope. (Default value is 0.05, which returns a 95% confidence interval.)
所需的置信水平为100（1-α）％置信区间为共同斜率。 （默认值是0.05，它返回一个95％的置信区间）。


参数：method
The line fitting method:     
该生产线拟合的方法：

'OLS' or 0linear regression  
“OLS或0linear的回归

'SMA' or 1standardised major axis (this is the default)  
“SMA”或1standardised长轴（这是默认设置）

'MA' or 2major axis     
MA或2major轴的


参数：V
The estimated variance matrix of measurement error. Default is that there is no measurement error.
估计方差矩阵的测量误差。默认是不存在测量误差。


Details

详细信息----------Details----------

Tests if the line relating y to x has an elevation equal to test.value (which has a default value of 0). The line can be a linear regression line, major axis or standardised major axis (as selected using the input argument choice). The test is carried out usinga t-statistic, comparing the difference between estimated and hypothesised elevation to the standard error of elevation. As described in Warton et al (2006).
有关的y对x的线的测试，如果有一个抬高等于到test.value（其中有一个默认值0）。该生产线可以是一个线性回归直线，长轴或标准化的长轴（如使用的输入参数的选择选择）。进行测试，比较usinga t-统计量估计和科学家的假设海拔高程误差的标准之间的差异。沃顿等人（2006年）中所描述。

A confidence interval for the elevation is also returned, again using the t-distribution.
置信区间的高度也回来了，再次使用t分布。

If measurement error is present, it can be corrected for through use of the input argument V, which makes adjustments to the estimated sample variances and covariances then proceeds with the same method of inference. Note, however, that this method is only approximate (see Warton et al 2006 for more details).
如果测量误差是存在的，它可以通过使用输入的参数V，使具有相同的推理方法的调整的估计的样本方差和协方差然后前进校正。但是，请注意，这种方法只是近似（有关详细信息，请参阅沃顿等人，2006年）。

The test assumes the following:
测试假设如下：

y and x are linearly related
y和x是线性相关的

residuals independently follow a normal distribution with equal variance at all points along the line
残差独立遵循正态分布，等方差沿线的所有点

The assumptions can be visually checked by plotting residual scores against fitted axis scores, and by constructing a Q-Q plot of residuals against a normal distribution, available using the plot.sma function.
假设可以肉眼检查剩余的分数对装轴的分数，并通过构建的残留物对正常的分布，可使用plot.sma功能的QQ图的绘制。


值----------Value----------


参数：t
The test statistic (a t-statistic).
检验统计量（t-统计）。


参数：p
The P-value, taken from the t_(n-2)-distribution. This is an exact test if residuals are normally distributed.
P-值，从t_(n-2)分配。这是一个正确的测试，如果是正态分布的残差。


参数：test.value
The hypothesised value of the elevation.
推测的价值的高度。


参数：a
The estimated elevation.
估计高程。


参数：ci
A 100(1-alpha)% CI for the slope.
A 100（1-α）％CI为斜坡。


（作者）----------Author(s)----------


Warton, D. <a href="mailtoavid.Warton@unsw.edu.au">David.Warton@unsw.edu.au</a>, translated to R by Ormerod, J. 2005-12-08



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


#load the leaflife dataset:[加载leaflife的数据集：]
data(leaflife)

#consider only the low rainfall sites:[考虑只有低降雨网站：]
leaf.low.rain <-  subset(leaflife, rain=="low")

#construct a plot[构建一个图]
plot(log10(leaf.low.rain$lma), log10(leaf.low.rain$longev),
   xlab="leaf mass per area [log scale]", ylab="leaf longevity [log scale]")
   
#test if the SMA elevation is 0 for leaf longevity vs LMA[测试，如果SMA海拔为0的叶寿命比LMA]
elev.test(log10(leaf.low.rain$lma), log10(leaf.low.rain$longev),
   data = leaf.low.rain )

#test if the MA elevation is 2[MA海拔测试，如果是2]
elev.test(log10(leaf.low.rain$lma), log10(leaf.low.rain$longev),
   data = leaf.low.rain, test.value = 2, method = "MA")

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