R语言 VGAM包 df.residual()函数中文帮助文档(中英文对照)

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df.residual(VGAM)
df.residual()所属R语言包：VGAM

                                        Residual Degrees-of-Freedom
                                         剩余学位的自由

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Returns the residual degrees-of-freedom extracted from a fitted VGLM object.
返回的剩余度的自由提取从一个装有VGLM对象。


用法----------Usage----------


df.residual_vlm(object, type = c("vlm", "lm"), ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object for which the degrees-of-freedom are desired, e.g., a vglm object.  
度的自由需要一个对象，例如，vglm对象。


参数：type
the type of residual degrees-of-freedom wanted. In some applications the 'usual' LM-type value is requested. The default is the first choice.  
类型的残留程度自由度想。在某些应用中，要求“一切如常”LM-类型的值。默认情况下是首选。


参数：...
additional optional arguments.  
额外的可选参数。


Details

详细信息----------Details----------

When a VGLM is fitted, a large ordinary least squares (OLS) fit is performed. The number of rows is M times the 'ordinary' number of rows of the LM-type model. Here, M is the number of linear/additive predictors. The formula for the VLM-type residual degrees-of-freedom  is nM - p^{*} where p^{*} is the number of columns of the 'big' VLM matrix. The formula for the LM-type residual degrees-of-freedom  is n - p where p is the number of columns of the 'ordinary' LM matrix.
当VGLM安装，大型普通最小二乘法（OLS）配合进行。的行数是M“普通”型LM模型的行数。在这里，M是的线性/添加剂的预测。 VLM型残余度的自由的公式是nM - p^{*}p^{*}是大VLM矩阵的列数。其计算公式为LM-型残余度的自由是n - p其中p是“普通”LM矩阵的列数。


值----------Value----------

The value of the residual degrees-of-freedom extracted from the object.
的残留程度的自由度从对象中提取的值。


参见----------See Also----------

vglm, deviance, lm.
vglm，deviance，lm。


实例----------Examples----------


pneumo <- transform(pneumo, let = log(exposure.time))
(fit <- vglm(cbind(normal,mild,severe) ~ let, propodds, pneumo))
model.matrix(fit)

df.residual(fit, type = "vlm")
nobs(fit, type = "vlm")
nvar(fit, type = "vlm")

df.residual(fit, type = "lm") # This is more usual to some people[这对一些人来说，是更常见的]
nobs(fit, type = "lm")
nvar(fit, type = "lm")

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