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

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predictqrrvglm(VGAM)
predictqrrvglm()所属R语言包：VGAM

                                         Predict Method for a CQO fit
                                         的CQO合适的预测方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predicted values based on a constrained quadratic ordination (CQO) object.
预测的基础上有约束的二次协调（CQO）对象的值。


用法----------Usage----------


predictqrrvglm(object, newdata=NULL,
               type = c("link", "response", "lv", "terms"),
               se.fit = FALSE, deriv = 0, dispersion = NULL,
               extra = object@extra, varlvI = FALSE, reference = NULL, ...)




参数----------Arguments----------

参数：object
Object of class inheriting from "qrrvglm".  
对象的类继承自"qrrvglm"。


参数：newdata
An optional data frame in which to look for variables with which to predict. If omitted, the fitted linear predictors are used.  
一个可选的数据框中寻找变量，用以预测。如果省略该参数，拟合的线性预测。


参数：type, se.fit, dispersion, extra
See predictvglm.  
见predictvglm。


参数：deriv
Derivative. Currently only 0 is handled.  
衍生工具。目前，只有0处理。


参数：varlvI, reference
Arguments passed into Coef.qrrvglm.  
传递参数到Coef.qrrvglm。


参数：...
Currently undocumented.  
目前没有证件。


Details

详细信息----------Details----------

Obtains predictions from a fitted CQO object. Currently there are lots of limitations of this function; it is unfinished.
从一个装有CQO对象获取的预测。目前有此功能的限制，它是未完成的。


值----------Value----------

See predictvglm.
见predictvglm。


注意----------Note----------

This function is not robust and has not been checked fully.
此功能是不健全的，并没有完全得到遏制。


（作者）----------Author(s)----------


T. W. Yee



参考文献----------References----------

A new technique for maximum-likelihood canonical Gaussian ordination. Ecological Monographs, 74, 685–701.

参见----------See Also----------

cqo.
cqo。


实例----------Examples----------


hspider[,1:6]=scale(hspider[,1:6]) # Standardize the environmental variables[标准化的环境变量]
set.seed(1234)
# vvv p1 = cqo(cbind(Alopacce, Alopcune, Alopfabr, Arctlute, Arctperi, Auloalbi,[VVV P1 = cqo（CBIND（Alopacce，Alopcune，Alopfabr，Arctlute，Arctperi，Auloalbi]
# vvv                Pardlugu, Pardmont, Pardnigr, Pardpull, Trocterr, Zoraspin) ~[VVV Pardlugu，Pardmont，Pardnigr，Pardpull，Trocterr，Zoraspin）~]
# vvv          WaterCon + BareSand + FallTwig + CoveMoss + CoveHerb + ReflLux,[VVV WaterCon + BareSand + FallTwig + CoveMoss + CoveHerb + ReflLux，]
# vvv          fam=poissonff, data=hspider, Crow1positive=FALSE, ITol=TRUE)[VVV FAM = poissonff，数据hspider，Crow1positive = FALSE，ITol = TRUE）]
# vvv sort(p1@misc$deviance.Bestof) # A history of all the iterations[的VVV排序（P1 @杂项$ deviance.Bestof）＃A历史上所有的迭代]

# vvv head(predict(p1))[VVV头（预测（P1））]

# The following should be all zeros[下面列出的是所有零]
# vvv max(abs(predict(p1, new=head(hspider)) - head(predict(p1))))[VVV最大（ABS（预测（P1，新的=的头（hspider）） - 头（预测（P1））））]
# vvv max(abs(predict(p1, new=head(hspider), type="res") - head(fitted(p1))))[VVV最大（ABS（预测（P1，新的=的头（hspider），“水库”） - 头（装（P1））））]

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