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

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

                                        Monte Carlo Estimation of Sobol' Indices
                                         蒙特卡罗估计Sobol指数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

sobol implements the Monte Carlo estimation of the Sobol' sensitivity indices. This method allows the estimation of the indices of the variance decomposition, sometimes referred to as functional ANOVA decomposition, up to a given order, at a total cost of (N + 1) * n where N is the number of indices to estimate. This function allows also the estimation of the so-called subset indices, i.e. the first-order indices with respect to
sobol实现了蒙特卡洛估计Sobol灵敏度指数。这种方法可以估算的方差分解的指标，有时也被称为功能ANOVA分解到一个给定的顺序，在总成本的(N + 1) * nN是索引的数量估计。此功能允许所谓的子集指数的估计，即相对于一阶指数


用法----------Usage----------


sobol(model = NULL, X1, X2, order = 1, nboot = 0, conf = 0.95, ...)
## S3 method for class 'sobol'
tell(x, y = NULL, return.var = NULL, ...)
## S3 method for class 'sobol'
print(x, ...)
## S3 method for class 'sobol'
plot(x, ylim = c(0, 1), ...)



参数----------Arguments----------

参数：model
a function, or a model with a predict method, defining the model to analyze.
函数或一个的模型与predict方法，定义模型来分析。


参数：X1
the first random sample.
第一次随机抽样。


参数：X2
the second random sample.
第二个随机样本。


参数：order
either an integer, the maximum order in the ANOVA decomposition (all indices up to this order will be computed), or a list of numeric vectors, the multidimensional compounds of the wanted subset indices.
是一个整数，最大方差分解（所有指标，此订单将被计算），或数字向量的多维化合物被通缉的子集指数的列表顺序。


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


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


参数：x
a list of class "sobol" storing the state of the sensitivity study (parameters, data, estimates).
类的列表"sobol"存储状态的敏感性研究（参数，数据，估计）。


参数：y
a vector of model responses.
一个向量模型的响应。


参数：return.var
a vector of character strings giving further internal variables names to store in  the output object x.
一个向量的进一步的内部变量名的字符串，存储在输出对象x。


参数：ylim
y-coordinate plotting limits.
y坐标绘制的限制。


参数：...
any other arguments for model which are passed unchanged each time it is called.
任何其他参数model传递不变的，每次它被称为。


值----------Value----------

sobol returns a list of class "sobol", containing all the input arguments detailed before, plus the following components:
sobol返回一个列表类"sobol"，包含所有的输入参数前面的描述，再加上以下组件：


参数：call
the matched call.
匹配的呼叫。


参数：X
a data.frame containing the design of experiments.
data.frame包含实验的设计。


参数：y
a vector of model responses.
一个向量模型的响应。


参数：V
the estimations of Variances of the Conditional Expectations (VCE) with respect to one factor or one group of factors.
的一个因素或一组因素（VCE）的条件期望与方差的估计。


参数：D
the estimations of the terms of the ANOVA decomposition (not for subset indices).
估计方差分解的条款（不子集指数）。


参数：S
the estimations of the Sobol' sensitivity indices (not for subset indices).
Sobol的敏感性指数的估计（不子集指数）。

Users can ask more ouput variables with the argument return.var (for example, bootstrap outputs V.boot, D.boot and S.boot).
用户可以提出更多的输出中的变量的参数return.var（例如，引导输出V.boot，D.boot和S.boot）。


参考文献----------References----------

model, Math. Modelling Comput. Exp., 1, 407–414.

参见----------See Also----------

sobol2002
sobol2002


实例----------Examples----------


# Test case : the non-monotonic Sobol g-function[测试情况：非单调Sobol g-函数]

# The method of sobol requires 2 samples[的方法的sobol需要2个样本]
# (there are 8 factors, all following the uniform distribution on [0,1])[（有8个因素，都均匀分布在[0,1]）]
n <- 1000
X1 <- data.frame(matrix(runif(8 * n), nrow = n))
X2 <- data.frame(matrix(runif(8 * n), nrow = n))

# sensitivity analysis[敏感性分析]
x <- sobol(model = sobol.fun, X1 = X1, X2 = X2, order = 2, nboot = 100)
print(x)
#plot(x)[图（X）]

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