R语言 rpsychi包 r2cov()函数中文帮助文档(中英文对照)

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r2cov(rpsychi)
r2cov()所属R语言包：rpsychi

                                        Convert correlation matrix into covariance matrix
                                         转换协方差矩阵的相关矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

r2cov converts correlation matrix and  sample/unbiased standard deviation into sample/unbiased  covariance matrix.
r2cov将采样/公正的协方差矩阵的相关矩阵和采样/公正的标准差。


用法----------Usage----------


r2cov(sd, R)



参数----------Arguments----------

参数：sd
a numeric vector contains the sample/unbiased standard deviations
一个数值向量包含采样/公正的标准偏差


参数：R
a matrix or data frame contains the correlation matrix
矩阵或数据框包含的相关系数矩阵


Details

详细信息----------Details----------

This function converts correlation matrix and  sample/unbiased standard deviation into sample/unbiased  covariance matrix using the following equation: S = D^{1/2} R      D^{1/2}, where S is a sample/unbiased covariance matrix,  R is a correlation matrix, and D^{1/2} is a square  matrix with sd on the main diagonal and 0's elsewhere.  The length of sd should be equal to the number of rows  and columns in R.
这个函数转换的相关矩阵和采样/无偏标准偏差到采样/中立的协方差矩阵，使用下面的公式：S = D^{1/2} R      D^{1/2}，其中S是一个采样/中立的协方差矩阵，R是一个相关矩阵，D^{1/2}是一个方阵，sd其他地方的主对角线上和0的。 sd的长度应该是等于在R的行和列的数目。


值----------Value----------

Return a matrix containing the sample/unbiased covariance matrix.
返回包含采样/无偏协方差矩阵的矩阵。


（作者）----------Author(s)----------


Yasuyuki Okumura<br>
Department of Social Psychiatry, <br>
National Institute of Mental Health, <br>
National Center of Neurology and Psychiatry <br>
<a href="mailto:yokumura@blue.zero.jp">yokumura@blue.zero.jp</a>



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>  <code>svar</code>, <code>ssd</code>,  <code>svar</code>, <code>ssd2sd</code>,  <code>lower2R</code>

实例----------Examples----------


##data(iris) [＃数据（IRIS）]
x <- iris[,1:4]
cov(x)
r2cov(apply(x, 2, sd), cor(x))


##Toyoda (1998) p.34 [＃丰田章男（1998年）第34页]
r2cov(sd = sqrt(c(.862, 1.089, 0.606)),
      R = lower2R(c(.505, -0.077, -.233)))

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