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R语言:augPred()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-16 21:19:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
augPred(nlme)
augPred()所属R语言包:nlme

                                        Augmented Predictions
                                         增强预测

                                         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.  If object has a grouping structure (i.e. getGroups(object) is not NULL), predicted values are obtained for each group.  If level has more than one element, predictions are obtained for each level of the max(level) grouping factor.  If other covariates besides primary are used in the prediction model, their average (numeric covariates) or most frequent value (categorical covariates) are used to obtain the predicted values.  The original observations are also included in the returned object.
预测值,得到在primary指定的值。 object如果有一个分组结构(即getGroups(object)非NULL),预测值,获得各组。如果level有一个以上的元素,得到每个max(level)分组因素水平的预测。如果除了其他变primary都在预测模型中使用,他们的平均水平(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----------


augPred(object, primary, minimum, maximum, length.out, ...)

## S3 method for class 'lme'
augPred(object, primary = NULL,
        minimum = min(primary), maximum = max(primary),
        length.out = 51, level = Q, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
a fitted model object from which predictions can be extracted, using a predict method.
拟合模型对象从预测可以提取,使用predict方法的。


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 object (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,如果协变量可以用来生成数据提取object(使用getCovariate),将用于为primary。


参数:minimum
an optional lower limit for the primary covariate. Defaults to min(primary).
主协变量的一个可选的下限。 min(primary)默认。


参数:maximum
an optional upper limit for the primary covariate. Defaults to max(primary).
一个可选的上限为主的协变量。 max(primary)默认。


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 vector specifying the desired prediction levels.  Levels increase from outermost to innermost grouping, with level 0 representing the population (fixed effects) predictions.  Defaults to the innermost level.
一个可选的整数向量,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。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: original for the observed values and predicted (single or no grouping factor) or predict.groupVar (multiple levels of grouping), with groupVar replaced by the actual grouping variable name (fixed is used for population predictions). The returned object inherits from class 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,在第三列中的值类型:original的观测值和predicted(单个或分组因子)或predict.groupVar(多层次的分组),groupVar 取代实际的分组变量名称(fixed人口预测中使用的)。返回的对象继承自类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>



参考文献----------References----------

and S-PLUS, Springer, New York.

参见----------See Also----------

plot.augPred, getGroups,
plot.augPred,getGroups


举例----------Examples----------


fm1 <- lme(Orthodont, random = ~1)
augPred(fm1, length.out = 2, level = c(0,1))

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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