R语言 zipfR包 VV-Vm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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VV-Vm(zipfR)
VV-Vm()所属R语言包：zipfR

                                        Variances of the Expected Frequency Spectrum (zipfR)
                                         方差的预期频谱（zipfR）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

VV and VVm are generic methods that can (and should) be used to compute the variance of the vocabulary size and the variances of spectrum elements according to an LNRE model (i.e. an object of class lnre).  These methods are also used to access variance information stored in some objects of class spc and vgc.
VV和VVm是通用的方法，可以（而且应该）被用来计算词汇量的方差和方差的光谱元素根据的LNRE模型（即一个类的对象<X >）。这些方法也可用于访问存储在一些对象类lnre和spc的方差信息。


用法----------Usage----------



  VV(obj, N=NA, ...)
  VVm(obj, m, N=NA, ...)




参数----------Arguments----------

参数：obj
an object of class lnre (LNRE model), spc (frequency spectrum) or vgc (vocabulary growth curve).
一个对象类lnre（LNRE模型），spc（频谱）或vgc（词汇生长曲线）。


参数：m
positive integer value determining the frequency class m for which variances are returned (or a vector of such values).
正整数的值决定的频度等级m返回的差异（或等价值的向量）。


参数：N
sample size N for which variances are calculated (lnre objects only)
样本量N的差异计算（lnre对象，）


参数：...
additional arguments passed on to the method implementation (see respective manpages for details)
额外的参数传递给方法的实现（请参阅相关的联机帮助页）


Details

详细信息----------Details----------

spc and vgc objects must represent an expected or interpolated frequency spectrum or VGC, and must include variance data.
spc和vgc对象必须代表预期或插值频谱VGC，并且必须包括方差数据。

For vgc objects, the VVm method allows only a single value m to be specified.
vgc对象，VVm方法只允许一个单一的值m来指定。

The argument N is only allowed for LNRE models and will trigger an error message otherwise.
参数N只允许为LNRE模型，否则将触发一个错误消息。


值----------Value----------

For a LNRE model (class lnre), VV computes the variance of the random variable V(N) (vocabulary size),  and VVm computes the variance of the random variables V_m(N) (spectrum elements), for a sample of specified size N.
对于LNRE模型（类lnre）VV计算方差的随机变量V(N)（词汇量的大小），和VVm计算方差的随机变量 X>（频谱的元素），为指定的大小V_m(N)的样本。

For an observed or interpolated frequency spectrum (class spc), VV returns the variance of the expected vocabulary size, and VVm returns variances of the spectrum elements.  These methods are only applicable if the spc object includes variance information.
对于观察到的或内插的频谱（类spc），VV返回预期的词汇量的方差，和VVm返回频谱元素的方差。这些方法仅适用于spc对象包括方差信息。

For an expected or interpolated vocabulary growth curve (class vgc), VV returns the variance vector of the expected vocabulary sizes V, and VVm the corresponding vector for V_m.  These methods are only applicable if the vgc object includes variance information.
预期或插词汇增长曲线（类vgc）VV返回的预期词汇量的变化向量V和VVm<X对应的向量>。这些方法仅适用于V_m对象包括方差信息。


参见----------See Also----------

For details on the implementations of these methods, see VV.spc, VV.vgc, etc.
这些方法的实现的详细信息，请参阅VV.spc，VV.vgc，等等。

Expected vocabulary size and frequency spectrum for a sample of size N according to a LNRE model can be computed with the analogous methods EV and EVm.  For spc and vgc objects, V and V_m are always accessed with the methods V and Vm, even if they represent expected or interpolated values.
词汇量的大小和频谱样本大小N根据一个LNRE模型可以计算出用类似的方法EV和EVm。对于spc和vgc对象，V和V_m总是访问的方法V和Vm，即使它们代表预期或内插值。


实例----------Examples----------



## see lnre documentation for examples[，＃看lnre文档中的例子]


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