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R语言:comparePred()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-16 17:29:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
comparePred(nlme)
comparePred()所属R语言包:nlme

                                        Compare Predictions
                                         比较预测

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predicted values are obtained at the specified values of primary for each object. If either object1 or object2 have a grouping structure (i.e. getGroups(object) is not NULL), predicted values are obtained for each group. When both objects determine groups, the group levels must be the same. If other covariates besides primary are used in the prediction model, their group-wise averages (numeric covariates) or most frequent values (categorical covariates) are used to obtain the predicted values. The original observations are also included in the returned object.
预测值得到primary指定的值,为每个对象。如果任object1或object2有一个分组结构(即getGroups(object)非NULL)预测值,获得各组。当两个对象确定组,组各级必须是相同的。如果除了其他变primary都在预测模型中使用的,他们明智组平均(数字协变量)或最频繁的值(类别变项)用来获得的预测值。在返回的对象还包括原始观测。


用法----------Usage----------


comparePred(object1, object2, primary, minimum, maximum,
    length.out, level, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object1,object2
fitted model objects, from which predictions can be extracted using the predict method.
拟合模型对象,从预测可以使用predict方法提取。


参数:primary
an optional one-sided formula specifying the primary covariate to be used to generate the augmented predictions. By default, if a  covariate can be extracted from the data used to generate the objects (using getCovariate), it will be used as primary.
可选片面指定被用来生成增强预测的主要协变量的公式。默认情况下,如果协变量可以从提取数据用于生成的对象(使用getCovariate),将用于为primary。


参数:minimum
an optional lower limit for the primary covariate. Defaults to min(primary), after primary is  evaluated in the data used in fitting object1.
主协变量的一个可选的下限。默认为min(primary)后primarydata装修object1评估。


参数:maximum
an optional upper limit for the primary covariate. Defaults to max(primary), after primary is evaluated in the data used in fitting object1.
一个可选的上限为主的协变量。默认为max(primary)后primarydata装修object1评估。


参数:length.out
an optional integer with the number of primary covariate values at which to evaluate the predictions. Defaults to 51.
可选的整数主协的价值评估预测数。默认为51。


参数:level
an optional integer specifying the desired prediction level. Levels increase from outermost to innermost grouping, with level 0 representing the population (fixed effects) predictions. Only one level can be specified. Defaults to the innermost level.
一个可选的整数,指定所需的预测水平。水平的提高从最外层到内层分组,一级代表的人口(固定效应)预测0。可以指定只有一个级别。默认为最内层的水平。


参数:...
some methods for the generic may require additional arguments.
一些通用方法,可能需要额外的参数。


值----------Value----------

a data frame with four columns representing, respectively, the values of the primary covariate, the groups (if object does not have a grouping structure, all elements will be 1), the predicted or observed values, and the type of value in the third column: the objects' names are used to classify the predicted values and original is used for the observed values. The returned object inherits from classes comparePred and augPred.
一个四列的数据框分别代表主协变量,各组的值(如果object没有一个分组结构,所有的元素将是1),预测值或观察值,在第三列的值的类型:对象的名称是用于分类的预测值和original使用的观测值。返回的对象继承自类comparePred和augPred。


注意----------Note----------

This function is generic; method functions can be written to handle specific classes of objects. Classes which already have methods for this function include: gls, lme, and lmList.
此功能是通用的;写方法功能可以处理特定的类的对象。类,已经有此功能的方法包括:gls,lme,lmList。


作者(S)----------Author(s)----------


Jose Pinheiro and Douglas Bates <a href="mailto:bates@stat.wisc.edu">bates@stat.wisc.edu</a>



参见----------See Also----------

augPred, getGroups
augPred,getGroups


举例----------Examples----------


fm1 <- lme(distance ~ age * Sex, data = Orthodont, random = ~ age)
fm2 <- update(fm1, distance ~ age)
comparePred(fm1, fm2, length.out = 2)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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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