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

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CutCI(maCorrPlot)
CutCI()所属R语言包：maCorrPlot

                                        Calculate confidence intervals for grouped values
                                         分组值计算置信区间

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

CutCI groups values of one variable into intervals with the same number of observations each and computes confidence intervals for the mean of another variable in each interval.
CutCI组的一个变量值与观测相同数量的另一个变量在每个时间间隔的平均值和计算置信区间的间隔。

CIrho computes the normal theory confidence interval for a vector of values.
CIrho正常理论计算值向量的置信区间。


用法----------Usage----------


CutCI(dat, number = 10, func = mean, alpha=0.95)

CIrho(rho, alpha = 0.95)



参数----------Arguments----------

参数：dat
a numerical data frame or matrix with two columns, the first of which gets averaged, and the second of which defines the grouping
平均数值数据框或两列，其中第一矩阵得到，其中的第二个定义分组


参数：number
the number of equal-count intervals
数相等的时间间隔的数目


参数：func
summary function for computing the mean
平均计算的汇总函数


参数：rho
a vector of measurements
测量向量


参数：alpha
the desired confidence level   
所需的信心水平


Details

详情----------Details----------

The quantiles for the confidence interval are taken from the standard normal distribution, so a reasonable number of observations per interval would be good.
置信区间的位数从标准正态分布，因此，合理数量的每个时间间隔的观测将是一件好事。


值----------Value----------

CutCI returns invisibly a list of length three:
CutCI返回无形长度的三个名单：


参数：x
the midpoints of the grouping intervals
分组区间的中点


参数：y
the means within each interval, as computed by func
每个时间间隔内的手段，作为计算func


参数：yci
a matrix with two columns, giving the lower and upper end of the confidence interval respectively
一个具有两列的矩阵，分别给予的置信区间的下限和上限年底

CIrho returns a vector of length two, containing the lower and upper end of the confidence interval.
CIrho返回一个长度为2的向量，含有较低的置信区间和高端。


参见----------See Also----------

co.intervals
co.intervals


举例----------Examples----------


x = rnorm(100, mean=2)
CIrho(x)

y = 2 + 3*x + rnorm(100)
cc = CutCI(cbind(x,y), number=5)
print(cc)

# Show it[显示它]
plot(cc$x, cc$y)
arrows(cc$x, cc$yci[,1], cc$x, cc$yci[,2], length=0)

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