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R语言 secr包 LR.test()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 23:59:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
LR.test(secr)
LR.test()所属R语言包:secr

                                         Likelihood Ratio Test
                                         似然比检验

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute likelihood ratio test to compare two fitted models, one nested within the other.
计算似然比检验来比较两个拟合模型,其中一个嵌套在其他。


用法----------Usage----------


LR.test(model1, model2)



参数----------Arguments----------

参数:model1
fitted model  
拟合模型


参数:model2
fitted model  
拟合模型


Details

详细信息----------Details----------

The fitted models are expected to be of class "secr" or "openCR".
预计将拟合模型类“秘书服务”或“openCR”的。

The test statistic is twice the difference of the maximized likelihoods. It is compared to a chi-square distribution with df equal to the number of extra parameters in the more complex model.
检验统计量的两倍最大化似然的差异。它是相对于DF等于一些额外的参数,在更复杂的模型的卡方分布。

The models must be nested (no check is performed - this is up to the user), but either model1 or model2 may be the more general model.
的模型,必须嵌套(没有进行检查 - 这是由用户),但模式1还是模式2,可能是更一般的模型。


值----------Value----------

Object of class "htest", a list with components
对象的类,htest组件的列表


参数:statistic
value the test statistic  
值的检验统计量


参数:parameter
degrees of freedom of the approximate chi-squared distribution of the test statistic  
程度的自由的近似卡方检验统计量的分布


参数:p.value
probability of test statistic assuming chi-square distribution
卡方分布检验统计量的概率假设


参数:method
character string indicating the type of test performed  
执行字符串表示的测试类型


参数:data.name
character string with names of secr models compared  
相比秘书服务模型的名称字符串,


参见----------See Also----------

AIC.secr, score.test  
AIC.secr,score.test


实例----------Examples----------



## two pre-fitted models[两个前拟合模型]
AIC (secrdemo.0, secrdemo.b)
LR.test  (secrdemo.0, secrdemo.b)


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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