lnre.vgc(zipfR)
lnre.vgc()所属R语言包：zipfR
Expected Vocabulary Growth Curves of LNRE Model (zipfR)
预计词汇生长曲线LNRE型号（zipfR）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
lnre.vgc computes expected vocabulary growth curves E[V(N)] according to a LNRE model, returning an object of class vgc. Data points are returned for the specified values of N, optionally including estimated variances and/or growth curves for the spectrum elements E[V_m(N)].
lnre.vgc计算预计的词汇生长曲线E[V(N)]根据模型的一个LNRE，返回一个对象的类vgc。数据点返回为指定的值N，任选地包括估计的方差和/或生长曲线的频谱元素E[V_m(N)]。
用法----------Usage----------
lnre.vgc(model, N, m.max=0, variances=FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：model
an object belonging to a subclass of lnre, representing a LNRE model
一个对象的一个子类的lnre，较LNRE模型
参数：N
an increasing sequence of non-negative integers, specifying the sample sizes N for which vocabulary growth data should be calculated
越来越多的非负整数序列，指定的样本大小N词汇增长数据来计算
参数：m.max
if specified, include vocabulary growth curves E[V_m(N)] for spectrum elements up to m.max. Must be a single integer in the range 1 … 9.
如果指定的话，包括词汇生长曲线E[V_m(N)]谱元素m.max的。必须是一个整数的范围内1 … 9。
参数：variances
if TRUE, include variance estimates for the vocabulary size (and the spectrum elements, if applicable)
如果TRUE，包括方差估计的词汇量的大小（和的的光谱元素，如适用）
Details
详细信息----------Details----------
~~ TODO, if any ~~
~~TODO，如果有的话~~
值----------Value----------
An object of class vgc, representing the expected vocabulary growth curve E[V(N)] of the LNRE model lnre, with data points at the sample sizes N.
类的一个对象vgc，较预期的词汇增长曲线E[V(N)]的LNRE模型lnre，与数据点的样本规模N。
If m.max is specified, expected growth curves E[V_m(N)] for spectrum elements (hapax legomena, dis legomena, etc.) up to m.max are also computed.
如果m.max指定，预期的增长曲线E[V_m(N)]的光谱元素（hapax legomena，显示legomena等）m.max也计算。
If variances=TRUE, the vgc object includes variance data for all growth curves.
如果variances=TRUE，vgc对象包括所有生长曲线的差异数据。
参见----------See Also----------
vgc for more information about vocabulary growth curves and links to relevant functions; lnre for more information about LNRE models and how to initialize them
vgc的更多信息，词汇生长曲线，并链接到相关的功能; lnre约LNRE模型的更多信息，以及如何对其进行初始化
实例----------Examples----------
## load Dickens dataset and estimate lnre models[负载狄更斯的数据集，并估计lnre模型]
data(Dickens.spc)
zm <- lnre("zm",Dickens.spc)
fzm <- lnre("fzm",Dickens.spc,exact=FALSE)
gigp <- lnre("gigp",Dickens.spc)
## compute expected V and V_1 growth up to 100 million tokens[＃计算V和V_1增长到100万令牌]
## in 100 steps of 1 million tokens[＃100步，100万令牌]
zm.vgc <- lnre.vgc(zm,(1:100)*1e6, m.max=1)
fzm.vgc <- lnre.vgc(fzm,(1:100)*1e6, m.max=1)
gigp.vgc <- lnre.vgc(gigp,(1:100)*1e6, m.max=1)
## compare[＃比较]
plot(zm.vgc,fzm.vgc,gigp.vgc,add.m=1,legend=c("ZM","fZM","GIGP"))
## load Italian ultra- prefix data[＃加载意大利超前缀数据]
data(ItaUltra.spc)
## compute zm model[＃计算ZM模型]
zm <- lnre("zm",ItaUltra.spc)
## compute vgc up to about twice the sample size[＃计算VGC大约两倍的样本大小]
## with variance of V[与方差的V＃]
zm.vgc <- lnre.vgc(zm,(1:100)*70, variances=TRUE)
## plot with confidence intervals derived from variance in[＃图来自方差的置信区间]
## vgc (with larger datasets, ci will typically be almost[＃VGC（大的数据集，词通常会几乎]
## invisible)[＃隐形）]
plot(zm.vgc)
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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 2012-10-2 07:48:11
