R语言 sensR包 duotrio()函数中文帮助文档(中英文对照)

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duotrio(sensR)
duotrio()所属R语言包：sensR

                                        Create duotrio binomial family
                                         创建duotrio二项式族

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates af copy of the binomial family with the inverse link function changed to equal the duotrio psychometric function and correspondingly changed link function and derivative of the inverse link function.
创建AF副本的二项式家庭的逆链接功能改变等于duotrio的心理测量函数和相应的改变链接的逆联接函数的功能及衍生。


用法----------Usage----------


duotrio()



值----------Value----------

A binomial family object for models. Among other things it inludes the psychometric function as linkinv and the inverse psychometric function (for direct dprime computation) as linkfun
一个的二项式家庭对象的模型。除其他事项外里包括的心理功能linkinv和的逆心理测量的功能（的直接dprime计算）linkfun


注意----------Note----------

Several functions in this package makes use of the function, but it may also be used on its own—see the example below.
在此包中的几个功能，使用该功能，但它也可以用来在其自己的例子下面。


（作者）----------Author(s)----------


Per Bruun Brockhoff



参考文献----------References----------

models for sensory discrimination tests as generalized linear models.

参见----------See Also----------

triangle, twoAFC, threeAFC, discrim, discrimPwr, discrimSim, AnotA, discrimSS,
triangle，twoAFC，threeAFC，discrim，discrimPwr，discrimSim，AnotA，discrimSS，


实例----------Examples----------


xt <- matrix(c(10, 5), ncol = 2) ## data: 10 correct answers, 5 incorrect[＃数据：10个正确答案，5不正确]
res <- glm(xt ~ 1, family = duotrio)
summary(res)

## Extended example plotting the profile likelihood[＃扩展的例子策划的档案可能性]
## data: 10 correct answers, 5 incorrect[＃数据：10个正确答案，5不正确]
xt <- matrix(c(10, 5), ncol = 2)
summary(res <- glm(xt ~ 1, family = duotrio))
N <- 100
dev <- double(N)
delta <- seq(1e-4, 5, length = N)
for(i in 1:N)
  dev[i] <- glm(xt ~ -1 + offset(delta[i]),
                family = duotrio)$deviance
plot(delta, exp(-dev/2), type = "l",
     xlab = expression(delta),
     ylab = "Normalized Profile Likelihood")
## Add Normal approximation:[＃添加师范大学近似：]
lines(delta, exp(-(delta - coef(res))^2 /
                 (2 * vcov(res))), lty = 2)
## Add confidence limits:[＃添加的置信区间：]
level <- c(0.95, 0.99)
lim <- sapply(level, function(x)
              exp(-qchisq(x, df=1)/2) )
abline(h = lim, col = "grey")
points(confint(res), rep(lim[1], 2), pch = 4)


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