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

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发表于 2012-10-1 14:22:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
prettyEMSf(varcompci)
prettyEMSf()所属R语言包:varcompci

                                         Expected Means Square of mixed model (at most five variables).
                                         预期表示正方形的混合模型的(最多五个变量)。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The expected mean squares are the decomposition of the variance in explaining the effects of variances  in random effects of higher degree.
预期的平均平方是在解释中的方差的影响程度较高的随机效应的方差的分解。

That is if we have 3 variable: A, B and C, all of them are random, the first decomposition of the variance according  to the EMS would be : MS (A) = var (res) + Cj * var (ABC) + Ci * var (AB) + Ck * var (AC) + Ca * var (A)
也就是说,如果我们有3个变量:A,B和C,它们是随机的,第一的方差分解的EMS将是:MS(A)= VAR(水库)+ CJ VAR(ABC)+次VAR(AB)+ CK * VAR(AC)+ CA * VAR(A)

In this way we can determine the MS of each variable according to the variability explained by all terms that have equal or superior degree  from a random effect.
在这种方式中,我们可以根据解释的变异度等于或优于随机效应的所有条款,确定每个变量的MS。


用法----------Usage----------


prettyEMSf(totvar,Matrix, dsn, ...)



参数----------Arguments----------

参数:totvar
Row vector of factor names (REQUIRED).  
行向量因子名称(必需)。


参数:Matrix
Matrix that indicate the crossing(0) and nesting(1) relationships between the independent variables and whether each variable is fixed(0) or random(1) (REQUIRED).  
矩阵,表明隧道(0)和嵌套(1)独立变量之间的关系,以及是否每个变量是固定的(0)或随机(1)()。


参数:dsn
Data set name (REQUIRED).  
数据集名称(必需)。


参数:...
currently not used.  
目前未使用。


值----------Value----------

Returns a class object that contains 5 slots EMSc.  They are:<br> - PrettyEMS, Matrix of EMS in a nice format for interpretation.<br> - EMS, which contains the numerical values of the decomposition of the variance in matrix format.<br> - Final_EMS, a vector that contain the coefficients associated to the variable to be explained.<br> - Result_EMSlF, Matrix of the same format as EMS without the fixed variables.<br> - Namesdesc, array containing the names of the  random effects of higher degree. <br>
返回一个Class对象,它包含5个插槽紧急监援中心。它们分别是:参考 -  PrettyEMS,EMS矩阵的一个很好的格式进行解释。参考 -  EMS,其中包含的数值的方差矩阵格式的分解。参考的 -  Final_EMS,一个向量,包含进行说明的变量相关联的系数。参考 -  Result_EMSlF EMS未经固定变量相同的格式,矩阵。参考 -  Namesdesc,数组,包含更高程度的随机效应的名称。参考


(作者)----------Author(s)----------



Civit, S., Vilardell, M., Hess, A., Matthew, Z., Ge, Y., Caballe, A.




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

Classes : EMSc <br>
职业:EMSc参考


实例----------Examples----------


y<-rnorm(12,sd=1)
X<-data.frame(b=factor(sample(c(1,2), 12, replace=TRUE)),
        c=factor(sample(c(1,2), 12, replace=TRUE)))
cbind(X,y)
totvar=c("b","c")
Matrix=matrix(cbind(c(1,0),c(1,1)),ncol=2)
response="y"
dsn="X"

ems<-prettyEMSf(totvar,Matrix, dsn,)
show(ems)


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。
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