tstat(SpatioTemporal)
tstat()所属R语言包：SpatioTemporal
Basic diagnostic statistics and summaries for SpatioTemporal model output.
时空模型输出的基本诊断统计和汇总。
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculation of t-statistics and Hessian eigenvalues of model fits. 'tstat' prints out a standard R-style summary of point estimates, their SEs and t-statistics.
t-统计量和Hessian模型拟合的特征值的计算。 TSTAT打印出一个标准的R-风格的总结点上的估计，他们的社会企业和t-统计。
用法----------Usage----------
tstat(pardat,alphas=TRUE)
CVbasics(cvout)
参数----------Arguments----------
参数：pardat
List which must include a 'par.all' vector and a square matrix 'hessian.all', of compatible sizes. Typically, this list would be the 'res.best' component of the output of fit.mesa.model, when the latter is run with the option hessian.all=TRUE.
名单必须包括'par.all'矢量和一个方阵'hessian.all'，大小兼容的。通常情况下，此列表将'res.best'组件的输出的fit.mesa.model，运行时，后者是与选项hessian.all=TRUE。
参数：alphas
logical: should we add the point estimates as well in the return? Defaults to TRUE.
逻辑：我们是否应该添加的点估计的回报吗？默认为TRUE的。
参数：cvout
List, the output of estimateCV, run with the option hessian.all=TRUE.
列表的输出estimateCV，与选项“hessian.all=TRUE运行。
Details
详细信息----------Details----------
These functions enable (until further package upgrade) a quick, standard summary of model performance. The tstat function returns, if alphas=TRUE (default), a 3-column summary commonly used in R, with parameter names in rows, and point estimates, SEs and t-statistics in columns. Shown are estimates for both LUR and kriging parameters.
利用这些功能，直至另行套件的升级一个快速，标准模型表现的总结。 tstat如果alphas=TRUE（默认），3列的总结常用R，行中的参数名称，点估计，SE和t-统计量列函数返回时， 。图中显示的LUR和克里格法的参数估计。
The CVbasics function is intended to diagnose cross-validation estimation. Besides point-estimates and t-statistics, the eigenvalues of the Hessian matrix (inverse of the parameter variance estimates) are also calculated and returned.
CVbasics函数被用于诊断交叉验证估计。除了点估计和t-统计，Hessian矩阵的逆的参数方差估计的特征值计算并返回。
值----------Value----------
tstat returns as a default a 3-column numerical data frame, with parameter names in rows, and point estimates, SEs and t-statistics in columns. If alphas=FALSE, it only returns a vector with the t-statistics.
tstat3列的默认数值数据框，返回的行中的参数名称，点估计，SE和t-统计量列。如果alphas=FALSE，它只是返回一个向量的t-统计。
CVbasics returns a list with 3 matrices, each of dimension (# of parameters) X (# of CV groups). The matrix names are 'alphas' with point estimates, 'tees' with t-statistics, and 'eigens' with Hessian eigenvalues. The latter is sorted largest to smallest, rather than to match any particular parameter.
CVbasics返回一个列表，有3个矩阵，每个尺寸（参数）X（＃CV组）。矩阵的名称是“阿尔法”的点估计，三通与t-统计量，和Hessian矩阵的特征值的的“eigens的。后者是从最大到最小，而不是与任何特定的参数相匹配的排序条件。
（作者）----------Author(s)----------
Assaf P. Oron
参见----------See Also----------
fit.mesa.model, estimateCV.
fit.mesa.model，estimateCV。
实例----------Examples----------
##load a model object[＃加载一个模型对象]
data(mesa.data.model)
##Set up initial parameter values for optimization[＃设定初始参数值的优化]
dimm <- loglike.dim(mesa.data.model)
x.init <- as.matrix(cbind(rep(2,dimm$nparam.cov),c(rep(c(1,-3),dimm$m+1),-3)))
################ tstat example[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃TSTAT的例子]
## Not run: [＃不运行：]
##estimate parameters[＃参数估计]
##This may take a while...[＃这可能需要一段时间...]
par.est <- fit.mesa.model(x.init, mesa.data.model, type="p",
hessian.all=TRUE, control=list(trace=3,maxit=1000))
## End(Not run)[＃（不执行）]
##Let's load precomputed results instead.[＃我们，加载预先计算的结果，而不是。]
data(mesa.data.res)
par.est <- mesa.data.res$par.est
#### summary[＃＃＃总结]
tstat(par.est$res.best)
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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。
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发表于 2012-9-30 13:07:13
