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

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findFactorMean(simsem)
findFactorMean()所属R语言包：simsem

                                         Find factor total means from regression coefficient matrix and factor intercept
                                         从回归系数矩阵和因子拦截的因素总量指

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Find factor total means from regression coefficient matrix and factor intercepts for latent variable models. In the path analysis model, this function will find indicator total means from regression coefficient and indicator intercept.
查找因素的总潜变量模型的回归系数矩阵和因子拦截手段。在路径分析模型，此功能将指标总装置从回归系数和指标拦截。


用法----------Usage----------


findFactorMean(beta, alpha = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：beta
Regression coefficient matrix  
回归系数矩阵


参数：alpha
Factor (indicator) intercept. The default is that all factor intercepts are 0.  
因子（指标）进行拦截。默认值是所有因素的截距是0。


值----------Value----------

A vector of factor (indicator) total means
因素（指标）总的矢量意味着


（作者）----------Author(s)----------



Sunthud Pornprasertmanit (University of Kansas; <a href="mailto:psunthud@ku.edu">psunthud@ku.edu</a>)




参见----------See Also----------

findIndIntercept to find indicator (measurement) intercepts
findIndIntercept找到指标（测量）拦截

findIndMean to find indicator (measurement) total means
findIndMean找到指标（测量）总装置

findIndResidualVar to find indicator (measurement) residual variances
findIndResidualVar找到指标（测量）残留的差异

findIndTotalVar to find indicator (measurement) total variances
findIndTotalVar找到指标（测量）总变异

findFactorIntercept to find factor intercepts
findFactorIntercept因素拦截

findFactorResidualVar to find factor residual variances
findFactorResidualVar因素残余差异

findFactorTotalVar to find factor total variances
findFactorTotalVar找到因素总变异

findFactorTotalCov to find factor covariances
findFactorTotalCov因素的协方差


实例----------Examples----------


path <- matrix(0, 9, 9)
path[4, 1] <- path[7, 4] <- 0.6
path[5, 2] <- path[8, 5] <- 0.6
path[6, 3] <- path[9, 6] <- 0.6
path[5, 1] <- path[8, 4] <- 0.4
path[6, 2] <- path[9, 5] <- 0.4
intcept <- c(5, 2, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
findFactorMean(path, intcept)

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