R语言 s20x包 estimateContrasts()函数中文帮助文档(中英文对照)

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estimateContrasts(s20x)
estimateContrasts()所属R语言包：s20x

                                        Contrast Estimates
                                         对比估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates and prints Tukey multiple confidence intervals
计算和打印Tukey多重置信区间


用法----------Usage----------


estimateContrasts(contrast.matrix, fit, row = TRUE, alpha = 0.05, L = NULL)
estimateContrasts1 (contrast.matrix, fit, alpha = 0.05, L)
estimateContrasts2 (contrast.matrix, fit, alpha = 0.05, row = TRUE, L)



参数----------Arguments----------

参数：contrast.matrix
a matrix of contrast coefficients. Separate rows of the matrix contain the contrast coefficients for that particular contrast, and a column for level of the factor.
的对比度系数的矩阵。彼此分开的列的一个矩阵包含该特定的对比度的对比度系数，和因子水平一列。


参数：fit
output from the command "lm()".
输出命令“LM（）”。


参数：row
if T, and the ANOVA is two-way, then contrasts in the row effects are printed, otherwise contrasts in the column effects are printed. Ignored if the ANOVA is one-way.
T和方差分析，如果是双向的，然后对比在打印行效果，否则打印列效果对比。如果忽略方差分析是单向的。


参数：alpha
the nominal error rate for the multiple confidence intervals.
标称多个置信区间的错误率。


参数：L
number of contrasts. If NULL, L will be set to the number of rows in the contrast matrix, otherwise L will be as specified. </table>
数的对比。如果为NULL，L将被设置的对比度矩阵中的行数，否则L将作为指定。 </ TABLE>


值----------Value----------

Returns a matrix whose rows correspond to the different contrasts being estimated and whose columns correspond to the point estimate of the contrast, the Tukey lower and upper limits of the confidence interval, the unadjusted p-value, the Tukey and Bonferroni p-values.
返回的矩阵的行对应于所估计的不同的对比，其列对应于对比度的点估计，杜克的上限和下限的置信区间，的未经调整p-值，Tukey和Bonferroni法对值。


参见----------See Also----------

"summary1way", "summary2way", "multipleComp"
"summary1way", "summary2way", "multipleComp"


实例----------Examples----------


## computer data:[＃计算机数据：]
data(computer.df)
computer.df <- within(computer.df, {selfassess <- factor(selfassess)})
computer.fit <- lm(score ~ selfassess, data = computer.df)
contrast.matrix <- matrix(c(-1/2,-1/2,1),byrow=TRUE,nrow=1,ncol=3)
contrast.matrix
estimateContrasts(contrast.matrix,computer.fit)

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