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

loveR

standardize(simsem)
standardize()所属R语言包：simsem

                                         Standardize the parameter estimates within an object
                                         对象内的标准化参数估计值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Standardize the parameter estimates within an object
对象内的标准化参数估计值


用法----------Usage----------


standardize(object)



参数----------Arguments----------

参数：object
The object to be standardized  
对象物进行标准化


值----------Value----------

The object in the same class with standarized values
在同一类中的对象与标化值


方法----------Methods----------

This function will extract the coefficients and standardize it
此功能将提取的系数和规范

This function will extract the coefficients and standardize it
此功能将提取的系数和规范


（作者）----------Author(s)----------



Sunthud Pornprasertmanit (University of Kansas; <a href="mailto:psunthud@ku.edu">psunthud@ku.edu</a>)




实例----------Examples----------


# This function is not public.[这个功能是不公开的。]

# loading &lt;- matrix(0, 6, 2)[加载< - 矩阵（0，6，2）]
# loading[1:3, 1] &lt;- NA[载入[1:3] < -  NA]
# loading[4:6, 2] &lt;- NA[载入[4:6] < -  NA]
# loadingValues &lt;- matrix(0, 6, 2)[< - 矩阵loadingValues（0，6，2）]
# loadingValues[1:3, 1] &lt;- 0.7[loadingValues [1:3]，1 < -  0.7]
# loadingValues[4:6, 2] &lt;- 0.7[loadingValues [4:6] < -  0.7]
# LX &lt;- simMatrix(loading, loadingValues)[LX < -  simMatrix（装载，loadingValues）]
# summary(LX)[摘要（LX）]
# latent.cor &lt;- matrix(NA, 2, 2)[< - 矩阵latent.cor（NA，2，2）]
# diag(latent.cor) &lt;- 1[诊断（latent.cor） -  1]
# PH &lt;- symMatrix(latent.cor, 0.5)[PH < -  symMatrix（latent.cor，0.5）]
# error.cor &lt;- matrix(0, 6, 6)[< - 矩阵error.cor（0，6，6）]
# diag(error.cor) &lt;- 1[诊断（error.cor） -  1]
# TD &lt;- symMatrix(error.cor)[TD < -  symMatrix（error.cor）]
# CFA.Model &lt;- simSetCFA(LX = LX, PH = PH, TD = TD)[CFA.Model < -  simSetCFA（LX = LX，PH = PH，TD = TD）]
# SimData &lt;- simData(CFA.Model, 200)[SIMDATA < -  SIMDATA（CFA.Model，200）]
# SimModel &lt;- simModel(CFA.Model)[仿真模型仿真模型< - （CFA.Model）]
# standardize(run(SimModel, run(SimData)))[规范（运行（仿真模型，运行（SIMDATA）））]

# loading &lt;- matrix(0, 6, 2)[加载< - 矩阵（0，6，2）]
# loading[1:3, 1] &lt;- NA[载入[1:3] < -  NA]
# loading[4:6, 2] &lt;- NA[载入[4:6] < -  NA]
# loadingValues &lt;- matrix(0, 6, 2)[< - 矩阵loadingValues（0，6，2）]
# loadingValues[1:3, 1] &lt;- 0.7[loadingValues [1:3]，1 < -  0.7]
# loadingValues[4:6, 2] &lt;- 0.7[loadingValues [4:6] < -  0.7]
# LX &lt;- simMatrix(loading, loadingValues)[LX < -  simMatrix（装载，loadingValues）]
# summary(LX)[摘要（LX）]
# latent.cor &lt;- matrix(NA, 2, 2)[< - 矩阵latent.cor（NA，2，2）]
# diag(latent.cor) &lt;- 1[诊断（latent.cor） -  1]
# PH &lt;- symMatrix(latent.cor, 0.5)[PH < -  symMatrix（latent.cor，0.5）]
# error.cor &lt;- matrix(0, 6, 6)[< - 矩阵error.cor（0，6，6）]
# diag(error.cor) &lt;- 1[诊断（error.cor） -  1]
# TD &lt;- symMatrix(error.cor)[TD < -  symMatrix（error.cor）]
# CFA.Model &lt;- simSetCFA(LX = LX, PH = PH, TD = TD)[CFA.Model < -  simSetCFA（LX = LX，PH = PH，TD = TD）]
# set &lt;- reduceMatrices(run(CFA.Model))[集< - 的reduceMatrices（运行（CFA.Model））]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。