R语言 smirnov包 smirnov()函数中文帮助文档(中英文对照)

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smirnov(smirnov)
smirnov()所属R语言包：smirnov

                                        smirnov
                                         斯米尔诺夫

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Provides two taxonomic coefficients from E. S. Smirnov "Taxonomic analysis" (1969) book
提供两种分类系数，从ES横溢的“分类分析”（1969）一书


用法----------Usage----------


smirnov(x)



参数----------Arguments----------

参数：x
is a binary (absence-presence matrix) where taxa are rows and characters are columns.
是一个二进制文件（没有存在矩阵），其中类群行和字符的列。


Details

详细信息----------Details----------

Function will remove all non-informative characters (e.g., columns of all zeroes) and transform every value greater than 1 to 1 (in order to avoid non-binary matrices).
功能将删除所有非信息的字符（例如，列全是零），改造的每一个值大于1比1（为了避免非二进制矩阵）。

Please note that function will calculate scaled coefficients Txx and Txy instead of their unscaled variants (txx and txy) – see the chapter 11 of Smirnov (1969) book.
请注意，该函数将计算缩放系数Txx和TXY，而不是他们不成比例的变种（Txx和TXY） - 请参阅第11章的斯米尔诺夫（1969）一书。


值----------Value----------

Rectangular matrix where diagonal is filled with Txx coefficients and other cells with Txy coefficients. To convert this matrix to similarity matrix, diagonal should be filled with ones. To convert output to "normal" dissimilarity matrix, use "as.dist(1-smirnov(x))".
矩形矩阵，其中对角线充满TXX系数和其他单元TXY系数。要转换相似矩阵，这个矩阵对角线应填写的。要转换输出为“正常”的相异度矩阵，使用“as.dist（1  - 斯米尔诺夫（X））”。


（作者）----------Author(s)----------



Alexey Shipunov




参考文献----------References----------

Smirnov E. S. 1969. Taxonomical analysis. Moscow, Moscow University Publishers. [in Russian].

参见----------See Also----------

dist
dist


实例----------Examples----------


# Example (21) from p. 45 of Smirnov's book:[实施例（21）从p。 45横溢的书：]
s1 <- c(0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0)
s2 <- c(0,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0)
s3 <- c(1,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1)
smirnov(rbind(s1, s2, s3))
# s3 is most original; s1 and s2 are more similar than other pairs[S3是最原始的S1和S2都比较相似，而其他对]

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