R语言 sensitivity包 pcc()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pcc(sensitivity)
pcc()所属R语言包：sensitivity

                                        Partial Correlation Coefficients
                                         偏相关系数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

pcc computes the Partial Correlation Coefficients (PCC), or Partial Rank Correlation Coefficients (PRCC), which are sensitivity indices based on linear (resp. monotonic) assumptions, in the case of (linearly) correlated factors.
pcc计算的偏相关系数（PCC），或部分等级相关系数的（PRCC），这是灵敏度的情况下（线性）相关因素的指数线性（或单调）假设的基础上，的。


用法----------Usage----------


pcc(X, y, rank = FALSE, nboot = 0, conf = 0.95)
## S3 method for class 'pcc'
print(x, ...)
## S3 method for class 'pcc'
plot(x, ylim = c(-1,1), ...)



参数----------Arguments----------

参数：X
a data frame (or object coercible by as.data.frame) containing the design of experiments (model input variables).
数据框（或对象强制转换as.data.frame），实验设计（模型输入变量）。


参数：y
a vector containing the responses corresponding to the design of experiments (model output variables).
一个向量，包含对应的实验设计（模型输出变量）的响应。


参数：rank
logical. If TRUE, the analysis is done on the ranks.
逻辑。如果TRUE，分析完成的行列。


参数：nboot
the number of bootstrap replicates.
复制的数目引导。


参数：conf
the confidence level of the bootstrap confidence intervals.
自举置信区间的置信水平。


参数：x
the object returned by pcc.
返回的对象pcc。


参数：ylim
the y-coordinate limits of the plot.
y坐标限制的图。


参数：...
arguments to be passed to methods, such as graphical parameters (see par).
要传递给方法的参数，如图形参数（见par“）。


值----------Value----------

pcc returns a list of class "pcc", containing the following components:
pcc返回一个列表类"pcc"，包含以下组件：


参数：call
the matched call.
匹配的呼叫。


参数：PCC
a data frame containing the estimations of the PCC indices, bias and confidence intervals (if rank = TRUE).
一个数据框估计的PCC指数，偏差和置信区间（如果rank = TRUE）。


参数：PRCC
a data frame containing the estimations of the PRCC indices, bias and confidence intervals (if rank = TRUE).
PRCC指数，偏差和置信区间估计的数据框（如果rank = TRUE）。


参考文献----------References----------

Analysis, Wiley.

参见----------See Also----------

src
src


实例----------Examples----------


# a 100-sample with X1 ~ U(0.5, 1.5)[一个100样本与X1~U（0.5％，1.5）]
#                   X2 ~ U(1.5, 4.5)[X2~U（1.5，4.5）]
#                   X3 ~ U(4.5, 13.5)[X3~U（4.5，13.5）]
n <- 100
X <- data.frame(X1 = runif(n, 0.5, 1.5),
                X2 = runif(n, 1.5, 4.5),
                X3 = runif(n, 4.5, 13.5))

# linear model : Y = X1 + X2 + X3[线性模型：Y = X1 + X2 + X3]
y <- with(X, X1 + X2 + X3)

# sensitivity analysis[敏感性分析]
x <- pcc(X, y, nboot = 100)
print(x)
#plot(x) # TODO: find another example...[图（X）＃TODO：找到另一个例子...]

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