vcov.secr(secr)
vcov.secr()所属R语言包:secr
Variance - Covariance Matrix of SECR Parameters
SECR参数的方差 - 协方差矩阵
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Variance-covariance matrix of beta or real parameters from fitted secr model.
方差 - 协方差矩阵的测试或实际参数从装SECR模型。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'secr'
vcov(object, realnames = NULL, newdata = NULL,
byrow = FALSE, ...)
参数----------Arguments----------
参数:object
secr object output from the function secr.fit
秘书服务对象的输出从函数secr.fit
参数:realnames
vector of character strings for names of "real" parameters
“真实”的参数的名称字符串向量
参数:newdata
dataframe of predictor values
参数:byrow
logical for whether to compute covariances among "real" parameters for each row of new data, or among rows for each real parameter
逻辑是否计算协方差之间真正的参数为每个新的数据行,或在每一个真实参数的行
参数:...
other arguments (not used)
其他参数(未使用)
Details
详细信息----------Details----------
By default, returns the matrix of variances and covariances among the estimated model coefficients (beta parameters).
默认情况下,返回的方差和协方差矩阵的估计模型系数(β参数)之间的。
If realnames and newdata are specified, the result is either a matrix of variances and covariances for each "real" parameter among the points in predictor-space given by the rows of newdata or among real parameters for each row of newdata. Failure to specify newdata results in a list of variances only.
如果realnames和newdata,结果是方差和协方差矩阵的预测空间中的点之间的每一个真正的参数的行newdata实际参数之间的每一行newdata。不指定newdata的查询结果只在一个列表中的方差。
值----------Value----------
A matrix containing the variances and covariances among beta parameters on the respective link scales, or a list of among-parameter variance-covariance matrices, one for each row of newdata, or a list of among-row variance-covariance matrices, one for each "real" parameter.
一个矩阵包含相应的链接表测试参数间的方差和协方差,或列表中的参数之间的方差 - 协方差矩阵,其中的每一行的newdata,行之间的方差 - 协方差矩阵或列表,每一个真正的参数之一。
参见----------See Also----------
vcov, secr.fit, print.secr
vcov,secr.fit,print.secr
实例----------Examples----------
## previosuly fitted secr model[#previosuly配备秘书服务模型]
vcov(secrdemo.0)
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注:
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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。
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