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R语言 RMark包 adjust.value()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-26 23:37:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
adjust.value(RMark)
adjust.value()所属R语言包:RMark

                                        Adjust over-dispersion scale or a result value such as effective sample size
                                         调整过度分散的规模或结果值,如有效样本数

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Adjust value of over-dispersion constant or another result value for a collection of models which modifies model selection criterion and estimated standard errors.
调整过度分散或另一种结果值的集合模型,修改模型选择标准,估计标准误差值的。


用法----------Usage----------


  adjust.value(field="n",value,model.list)
    adjust.chat(chat=1,model.list)



参数----------Arguments----------

参数:field
Character string containing name of the field; either chat or a field in model$results such as n for sample size used in AICc or QAICc
字符串的字段名称是chat或model$results如n样本大小AICC或QAICc使用领域


参数:value
new value for field
新的价值领域


参数:chat
Over-dispersion scale
过度分散规模


参数:model.list
marklist created by the function collect.models which has each model object and a model.table at the end. For the entire collection of models each chat is adjusted. If the argument type is specified the collected models are limited to mark analyses with that specific type of model ("CJS")
marklist的功能创建collect.models每一个模型对象和model.table结束。对于整个模式的集合,每一个chat调整。如果指定的参数类型收集的模型是有限的,以纪念分析特定类型的模型(“CJS”)


Details

详细信息----------Details----------

The value of chat is stored with the model object except when there is no over-dispersion (chat=1). This function assigns a new value of chat for the collection of models specified by model.list and/or type.  The value of chat is used by model.table for model selection in computing QAICc unless chat=1.  It is also used in summary.mark, get.real and compute.real to adjust standard errors and confidence intervals. Note that the standard errors and confidence intervals in results$beta,results$beta.vcv results$real, results$derived and results$derived.vcv are not modified and always assume chat=1.
chat存储的模型对象时,有没有过度分散(chat= 1)除外。这个函数分配一个新值chat的收集指定的model.list和/或type的模型。使用chat模型计算QAICc选择,除非model.tablechat=1。它也可以用来在summary.mark,get.real和compute.real调整标准误差和置信区间。请注意,标准误差和置信区间results$beta,results$beta.vcvresults$real,results$derived和results$derived.vcv不被修改,总是假定chat=1。

It can also be used to modify a field in model$results such as n which is ESS (effective sample size) from MARK output that is used in AICc/QAICc calculations.
它也可以用来修改中的一个字段model$results如n这是ESS(有效样本)MARK输出,用在AICC / QAICc的计算。


值----------Value----------

model.list with all models given the new chat value and model.table adjusted for chat values
所有型号的新的聊天值和model.table调整model.list聊天值


注意----------Note----------

See note in collect.models
见注collect.models


(作者)----------Author(s)----------



Jeff Laake




参见----------See Also----------

model.table, summary.mark, get.real ,compute.real
model.table,summary.mark,get.real,compute.real


实例----------Examples----------


#[]
# The following are examples only to demonstrate selecting different[下面的例子只是为了说明选择不同的]
# model sets for adjusting chat and showing model selection table.[模型集,调整聊天和产品选型表。]
# It is not a realistic analysis.[这是不切合实际的分析。]
#[]

data(dipper)
mod1=mark(dipper)
mod2=mark(dipper,model.parameters=list(Phi=list(formula=~time)))
mod3=mark(dipper,model="POPAN",initial=1)
cjs.results=collect.models(type="CJS")
cjs.results  # show model selection results for "CJS" models[显示模式选择的结果为“CJS”模式]
POPAN.results=collect.models(type="POPAN")
POPAN.results # show model selection results for "POPAN" model[为“POPAN”的模式,显示模式选择的结果]
# adjust chat for all models to 2[调整所有车型聊天2]
cjs.results=adjust.chat(2,cjs.results)
cjs.results
# adjust chat for all models to 2[调整所有车型聊天2]
POPAN.results=adjust.chat(2,POPAN.results)
POPAN.results


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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