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

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发表于 2012-10-1 23:00:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
wnominate(wnominate)
wnominate()所属R语言包:wnominate

                                         W-NOMINATE Roll Call Scaling
                                         W-提名点名缩放

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

wnominate is the function that takes a rollcall object and estimates Poole and Rosenthal W-NOMINATE scores with them.
wnominate是的函数,它接受一个rollcall对象及估计普尔和罗森塔尔W-提名与他们的分数。


用法----------Usage----------


wnominate(rcObject, ubeta=15, uweights=0.5, dims=2, minvotes=20,
        lop=0.025,trials=3, polarity, verbose=FALSE)                        



参数----------Arguments----------

参数:rcObject
An object of class rollcall, from Simon Jackman's pscl package.  
对象的类rollcall,由西蒙·杰克曼的pscl包。


参数:ubeta
integer, beta parameter for NOMINATE. It is strongly recommended that you do not change the default.
整数,测试参数提名。我们强烈建议您不要更改默认的。


参数:uweights
integer, weight parameter for NOMINATE. It is strongly recommended that you do not change the default.
整数,重量参数提名。我们强烈建议您不要更改默认的。


参数:dims
integer, number of dimensions to estimate. Must be nonnegative and cannot exceed 10 dimensions.
整数的维数估计。必须是非负的,且不能超过10个维度。


参数:minvotes
minimum number of votes a legislator must vote in for them to be analyzed.  
最低的票数的立法者必须投票中对它们进行分析。


参数:lop
A proportion between 0 and 1, the cut-off used for excluding lopsided votes, expressed as the proportion of non-missing votes on the minority side. The default, lop=0.025, eliminates votes where the minority is smaller than 2.5 overwrites the lopsided attribute in the RC object inputted.  
甲介于0和1之间的比例,使用的截止排除片面票,作为非缺失的票上的少数侧的比例表示。默认情况下,lop=0.025,消除少数小于2.5的选票将覆盖lopsided在输入RC对象的属性。


参数:trials
integer, number of bootstrap trials for standard errors. Any number set below 4 here will not return any standard errors.  Setting this number to be large will slow execution of W-NOMINATE considerably.
整数,自举标准误差试验。设置任意数量低于4在这里将不会返回任何标准误差。设置这个数字是大的W-提名大大降低执行速度。


参数:polarity
a vector specifying the legislator in the data set who is conservative on each dimension. For example, c(3,5) indicates legislator 3 is conservative on dimension 1, and legislator 5 is conservative on dimension 2. Alternatively, polarity can be specified as a string for legislator names found in legis.names (ie. c("Bush", "Gore")) if every legislative name in the data set is unique.  Finally, polarity can be specified as a list (ie. list("cd",c(4,5))) where the first list item is a variable from the roll call object's legis.data, and the second list item is a conservative legislator on each dimension as specified by the first list item. list("cd",c(4,5)) thus specifies the legislators with congressional district numbers of 4 and 5.  
一个向量指定数据集立法者在每个维度上是保守的。例如,c(3,5)立法会议员是保守的维数为1,和立法会议员是保守的2维。另外,极性可以被指定为一个字符串立委名称legis.names(即c("Bush", "Gore"))如果一项立法中的数据集的名称是独一无二的。最后,极性可以被指定为一个列表(即list("cd",c(4,5))),其中第一个列表项是一个变量,从点名对象的legis.data,而第二个列表项是一个保守的立法者在每个维度指定的第一个列表项。 list("cd",c(4,5))指定的立法者集会区域数字4和5。


参数:verbose
logical, indicates whether bills and legislators to be deleted should be printed while data is being checked before ideal points are estimated.
逻辑,表示,应打印数据时,被检查的理想点之前估计是否票据及立法会议员被删除。


值----------Value----------

An object of class nomObject, which in this documentation is also referred to as a W-NOMINATE object.
类nomObject,它也被称为在本文档中的W-提名对象作为一个目的。


参数:legislators
data frame, containing all data from the old nom31.dat file about legislators. For a typical W-NOMINATE object run with an ORD file read using readKH, it will contain the following:   
数据框,其中包含的所有数据从旧的nom31.dat文件有关立法会议员。对于一个典型的W-ORD文件运行提名对象阅读使用readKH,它将包含以下内容:

stateState name of legislator.  
state国家名称的立法会议员。

icpsrStateICPSR state code of legislator.  
icpsrState ICPSR状态代码的立法会议员。

cdCongressional District number.  
cd国会区号码。

icpsrLegisICPSR code of legislator.  
icpsrLegis ICPSR代码的立法会议员。

partyParty of legislator.  
party党的立法会议员。

partyCodeICPSR party code of legislator.  
partyCode ICPSR第三方代码的立法会议员。

correctYeaPredicted Yeas and Actual Yeas.  
correctYea预测赞成实际yeaS的。

wrongYeaPredicted Yeas and Actual Nays.  
wrongYea预测赞成票和实际该院。

wrongNayPredicted Nays and Actual Yeas.  
wrongNay预测该院与实际yeaS的。

correctNayPredicted Nays and Actual Nays.  
correctNay预测该院与实际该院。

GMPGeometric Mean Probability.  
GMP的几何平均概率。

CCCorrect Classification.  
CC正确分类。

coord1DFirst dimension W-NOMINATE score, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
coord1D第一个维度W-提名得分,同样编号的所有后续的尺寸。

se1DBootstrapped standard error of first dimension W-NOMINATE score, with all subsequent dimensions numbered similarly.  This will be  empty if trials is set below 4.  
se1D的自举标准误差的第一维W-提名得分,随后的所有尺寸同样编号的。这将是空的,如果试验设置4个以下。

corr.1Covariance between first and second dimension W-NOMINATE score, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
corr.1协方差之间的第一和第二尺寸W提名得分,所有后续的尺寸同样编号。


参数:rollcalls
data frame, containing all data from the old nom33.dat file about bills. For a typical W-NOMINATE object run with an ORD file read using readKH, it will contain the following:   
数据框,其中包含的所有数据从旧的nom33.dat文件有关票据。对于一个典型的W-ORD文件运行提名对象阅读使用readKH,它将包含以下内容:

correctYeaPredicted Yeas and Actual Yeas.  
correctYea预测赞成实际yeaS的。

wrongYeaPredicted Yeas and Actual Nays.  
wrongYea预测赞成票和实际该院。

wrongNayPredicted Nays and Actual Yeas.  
wrongNay预测该院与实际yeaS的。

correctNayPredicted Nays and Actual Nays.  
correctNay预测该院与实际该院。

GMPGeometric Mean Probability.  
GMP的几何平均概率。

PREProportional Reduction In Error.  
PRE比例减少错误的。

spread1DFirst dimension W-NOMINATE spread, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
spread1D第一个维度W-提名蔓延,所有后续的编号同样尺寸。

midpoint1DFirst dimension W-NOMINATE midpoint, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
midpoint1D第一个维度W-提名的中点,与同样编号的所有后续的尺寸。

         



参数:dimensions
integer, number of dimensions estimated.  
整数,估计的维数。


参数:eigenvalues
A vector of roll call eigenvalues.  
轧辊的矢量调用的特征值。


参数:beta
The beta value used in the final iteration.  
最后一次迭代中使用的β值。


参数:weights
A vector of weights used in each iteration.  
在每次迭代中所使用的权重的向量。


参数:fits
A vector of length 3*dimensions with the classic measures of fit. In order, it contains the correct classifications for each dimension, the APREs for each dimension, and the overall GMPs for each dimension.  
一个向量的长度为3 *尺寸适合与经典的措施。为了,它包含的每个维度的正确分类,每个维度的APRES,以及每个维度的整体绿化总纲图。


(作者)----------Author(s)----------



Keith Poole <a href="mailto:ktpoole@uga.edu">ktpoole@uga.edu</a>

Jeffrey Lewis <a href="mailto:jblewis@ucla.edu">jblewis@ucla.edu</a>

James Lo <a href="mailto:lo@uni-mannheim.de">lo@uni-mannheim.de</a>

Royce Carroll <a href="mailto:rcarroll@rice.edu">rcarroll@rice.edu</a>




参考文献----------References----------


Roll Call Voting.' New York: Oxford University Press.



参见----------See Also----------

'generateTestData','plot.nomObject','summary.nomObject'.
generateTestData,plot.nomObject中,summary.nomObject。


实例----------Examples----------


    #This data file is the same as reading file using:[数据读取文件使用的文件是相同的:]
    #sen90 &lt;- readKH("ftp://voteview.com/sen90kh.ord")[sen90 < -  readKH(“ftp://voteview.com/sen90kh.ord”)]
    #All ORD files can be found on www.voteview.com[ORD文件上可以找到www.voteview.com的]
    data(sen90)
   
    summary(sen90)
    result<-wnominate(sen90,polarity=c(2,5))
    #'result' is the same nomObject as found in [“结果”是相同nomObject]
    #data(sen90nomObject)[数据(sen90nomObject)]
    summary(result)
    plot(result)

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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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