R语言 SensoMineR包 fast()函数中文帮助文档(中英文对照)

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fast(SensoMineR)
fast()所属R语言包：SensoMineR

                                        Factorial Approach for Sorting Task data
                                         任务数据排序的因素的方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Perform Factorial Approach for Sorting Task data (FAST) on a table where the rows (i) are products and the columns (j) are consumers. A cell (i,j) corresponds either to the number of the group to which the product i belongs for the consumer j, or, in the case of "qualified" categorization, to the sequence of words associted with the group to which the product i belongs for the consumer j.
执行排序任务数据（FAST）在表中的行数（i）的产品和列的因素的方法（J）是消费者。一个单元（i，j）对应的组数，为消费者j，或“合格”分类的情况下，到的单词序列associted，组的产品，我属于产品，我属于消费者j。


用法----------Usage----------


fast(don,alpha=0.05,sep.words=" ",word.min=5,graph=TRUE,axes=c(1,2),ncp=5,B=200,label.miss=NULL,ncp.boot=2)



参数----------Arguments----------

参数：don
a data frame with n rows (products) and p columns (assesor : categorical variables)   
n行（产品）和p列的数据框（assesor：分类变量）


参数：alpha
the confidence level of the ellipses
椭圆形的置信水平


参数：sep.words
the word separator character in the case of qualified categorization
这个词的分隔符的情况下，合格的分类


参数：word.min
minimum sample size for the word selection in textual analysis
最小样本量为选字的文本分析


参数：graph
boolean, if TRUE a graph is displayed
布尔值，如果为TRUE图形显示


参数：axes
a length 2 vector specifying the components to plot
长度2矢量指定组件绘制


参数：ncp
number of dimensions kept in the results (by default 5)
的尺寸保持在结果中（默认情况下，5）


参数：B
the number of simulations (corresponding to the number of virtual panels) used to compute the ellipses
的模拟次数（对应的虚拟板的数目），用于计算椭圆


参数：label.miss
label associated with missing groups in the case of incomplete data set
相关的标签缺失的情况下，不完整的数据组中设置


参数：ncp.boot
number of dimensions used for the Procrustean rotations to build confidence ellipses (by default 2)
数量使用的削足适履旋转的建立信任椭圆的尺寸（默认情况下，2）


值----------Value----------

A list containing the following elements:
一个列表，其中包含以下元素：


参数：eig
a matrix containing all the eigenvalues, the percentage of variance and the cumulative percentage of variance
一个矩阵的所有特征值，方差，方差的累积百分比的百分比


参数：var
a list of matrices containing all the results for the categories (coordinates, square cosine, contributions, v.test)
矩阵的列表，包含所有类别的结果（坐标，方余弦，贡献，v.test）


参数：ind
a list of matrices containing all the results for the products (coordinates, square cosine, contributions)
列表中的产品包含了所有的结果（坐标，方余弦，贡献矩阵）


参数：group
a list of matrices containing all the results for consumers (coordinates, square cosine, contributions)
的列表，包含了所有消费者的结果（坐标，方余弦，贡献的矩阵）


参数：acm
all the results of the MCA
所有的MCA


参数：cooccur
the reordered co-occurrence matrix among products
的重新排序后的产品之间的共生矩阵的


参数：reord
the reordered matrix products*consumers
重新排序矩阵产品消费者


参数：cramer
the Cramer's V matrix between all the consumers
Cramer的V矩阵之间的所有消费者


参数：textual
the results of the textual analysis for the products
为产品的文本分析结果


参数：call
a list with some statistics
一些数据的列表


（作者）----------Author(s)----------


Marine Cadoret, S\'ebastien L\^e <a href="mailto:sebastien.le@agrocampus-ouest.fr">sebastien.le@agrocampus-ouest.fr</a>



参考文献----------References----------

Cadoret, M., L\^e, S., Pag\'es, J. (2009) A Factorial Approach for Sorting Task data (FAST). Food Quality and Preference.  20. pp. 410-417<br> Cadoret, M., L\^e, S., Pag\'es, J. (2009) Missing values in categorization. Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA). Vilnius, Lithuania<br>

实例----------Examples----------


## Not run: [＃不运行：]
data(perfume)
## Example of FAST results[＃示例FAST结果]
res.fast<-fast(perfume,sep.words=";")

## End(Not run)[＃（不执行）]

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