R语言 VGAM包 G1G2G3()函数中文帮助文档(中英文对照)

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G1G2G3(VGAM)
G1G2G3()所属R语言包：VGAM

                                         The G1G2G3 Blood Group System
                                         的G1G2G3血型系统

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimates the three independent parameters of the  the G1G2G3 blood group system.
估计三个独立参数的G1G2G3血型系统。


用法----------Usage----------


G1G2G3(link = "logit", earg=list(), ip1 = NULL, ip2 = NULL, iF = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：link
Link function applied to p1, p2 and f. See Links for more choices.  
Link功能p1，p2和f。见Links更多的选择。


参数：earg
List. Extra argument for the link. See earg in Links for general information.  
列表。额外的参数的链接。见earg中Links的一般信息。


参数：ip1, ip2, iF
Optional initial value for p1, p2 and f.  
可选初始值p1，p2和f。


Details

详细信息----------Details----------

The parameters p1 and p2 are probabilities, so that p3=1-p1-p2 is the third probability. The parameter f is the third independent parameter.
的参数p1和p2是概率，使p3=1-p1-p2是第三个可能性。参数f是第三个独立参数。


值----------Value----------

An object of class "vglmff" (see vglmff-class). The object is used by modelling functions such as vglm and vgam.
类的一个对象"vglmff"（见vglmff-class）。该对象被用于建模功能如vglm和vgam。


注意----------Note----------

The input can be a 6-column matrix of counts, with columns corresponding to    G1G1, G1G2, G1G3, G2G2, G2G3, G3G3 (in order).  Alternatively, the input can be a 6-column matrix of  proportions (so each row adds to 1) and the weights argument is used to specify the total number of counts for each row.
计数输入可以是一个6列的矩阵，对应的列G1G1，G1G2，G1G3，G2G2，G2G3，G3G3 （按顺序）。或者，该输入可以是一个6列的矩阵的比例（所以每一行添加1）和weights参数是用来指定为每一行的计数的总数。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

Mathematical and Statistical Methods for Genetic Analysis, 2nd ed. New York: Springer-Verlag.

参见----------See Also----------

AA.Aa.aa, AB.Ab.aB.ab, AB.Ab.aB.ab2, ABO, MNSs.
AA.Aa.aa，AB.Ab.aB.ab，AB.Ab.aB.ab2，ABO，MNSs。


实例----------Examples----------


y = cbind(108, 196, 429, 143, 513, 559)
fit = vglm(y ~ 1, G1G2G3(link=probit), trace=TRUE, crit="coef")
fit = vglm(y ~ 1, G1G2G3(link=logit, ip1=.3, ip2=.3, iF=.02),
           trace=TRUE, crit="coef")
fit = vglm(y ~ 1, G1G2G3(link="identity"), trace=TRUE)
Coef(fit) # Estimated p1, p2 and f[估计的P1，P2和f]
rbind(y, sum(y)*fitted(fit))
sqrt(diag(vcov(fit)))

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