R语言 scaleboot包 sbaic()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sbaic(scaleboot)
sbaic()所属R语言包：scaleboot

                                        Akaike's Information Criterion
                                         Akaike的信息准则

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Extract or modify the AIC values for models.
提取或修改模型的AIC值。


用法----------Usage----------


sbaic(x,...)
## S3 method for class 'scaleboot':
sbaic(x,k,...)
## S3 method for class 'scalebootv':
sbaic(x,...)

sbaic(x) <- value
## S3 method for class 'scaleboot':
sbaic(x) <- value
## S3 method for class 'scalebootv':
sbaic(x) <- value




参数----------Arguments----------

参数：x
an object used to select a method.
使用的对象选择方法。


参数：k
numeric, the penalty per parameter to be used.
数值，要使用的每个参数的惩罚。


参数：value
numeric vector of AIC values for models.
数字向量模型的AIC值。


参数：...
further arguments passed to and from other methods.
进一步的参数传递给其他方法。


Details

详细信息----------Details----------

sbaic can be used to modify the aic components for models in x as shown in the examples below.
sbaic可以用来修改aic组件的模型中x在下面的例子所示。


值----------Value----------

For an object of class "scaleboot", sbaic returns a numeric vector of AIC values for models.  If k is missing, then the aic components in the fi vector of x are returned.  If k is specified, rss-k*df is calculated for each model. For the usual AIC, k=2.  For the BIC (Schwarz's Bayesian information criterion), k=log(sum(x$nb)).
对于一个类的对象"scaleboot"，sbaic返回一个数字向量模型的AIC值。如果k丢失了，那么aic成分fix返回向量的。如果k指定，rss-k*df每个模型计算。对于通常的AIC中，k = 2。对于BIC（施瓦茨的贝叶斯信息标准），k=log(sum(x$nb))。


（作者）----------Author(s)----------


Hidetoshi Shimodaira



参考文献----------References----------

Sakamoto, Y., Ishiguro, M., and Kitagawa G. (1986). Akaike Information Criterion Statistics. D. Reidel Publishing Company.

参见----------See Also----------

sbfit.
sbfit。


实例----------Examples----------


data(mam15)
a <- mam15.relltest[["t4"]] # an object of class "scaleboot"[对象类“scaleboot”]
sbaic(a) # print AIC for models[打印AIC的模型]
sbaic(a,k=log(sum(a$nb))) # print BIC for models[打印BIC的模型]
sbaic(a) <- sbaic(a,k=log(sum(a$nb))) # set BIC[设置BIC]
sbaic(a) # print BIC for models[打印BIC的模型]

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