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R语言 VGAM包 zabinomial()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 15:59:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
zabinomial(VGAM)
zabinomial()所属R语言包:VGAM

                                         Zero-Altered Binomial Distribution
                                         零二项式分布的改变

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fits a zero-altered binomial distribution based on a conditional model involving a Bernoulli distribution and a positive-binomial distribution.
适合一零二项式分布的改变的伯努利分布和正二项分布有条件的模型的基础上。


用法----------Usage----------


zabinomial(lprob = "logit", eprob = list(),
           lpobs0  = "logit", epobs0  = list(),
           iprob = NULL, ipobs0  = NULL,
           imethod = 1, zero = 2)



参数----------Arguments----------

参数:lprob
Parameter link function applied to the probability parameter of the binomial distribution. See Links for more choices.  
参数链接功能适用于二项式分布的概率参数。见Links更多的选择。


参数:lpobs0
Link function for the parameter pobs0, called pobs0 here. See Links for more choices.  
链接函数的参数pobs0,pobs0这里。见Links更多的选择。


参数:eprob, epobs0
List. Extra argument for the respective links. See earg in Links for general information.  
列表。额外的参数,相应的链接。见earg中Links的一般信息。


参数:iprob, ipobs0
CommonVGAMffArguments.  
CommonVGAMffArguments。


参数:imethod, zero
See CommonVGAMffArguments.  
见CommonVGAMffArguments。


Details

详细信息----------Details----------

The response Y is zero with probability pobs0, else Y has a positive-binomial distribution with probability 1-pobs0.  Thus 0 < pobs0 < 1, which may be modelled as a function of the covariates. The zero-altered binomial distribution differs from the zero-inflated binomial distribution in that the former has zeros coming from one source, whereas the latter has zeros coming from the binomial distribution too. The zero-inflated binomial distribution is implemented in zibinomial.  Some people call the zero-altered binomial a hurdle model.
的响应Y的概率是零pobs0,其他Y有一个积极的二项式分布的概率1-pobs0。因此的0 < pobs0 < 1,它可被建模作为协变量的函数。零改变二项式分布不同于零膨胀的二项式分布在该前者具有零点来自一个信号源的,而后者则具有零来自二项分布太。在zibinomial实现零膨胀二项分布。有些人称之为零的一道坎改变二项式模型。

The input is currently a vector or one-column matrix. Dy default, the two linear/additive predictors are (log(prob), logit(pobs0))^T.
目前的输入是一个向量或一列的矩阵。镝默认情况下,这两个线性/添加剂的预测是(log(prob), logit(pobs0))^T。


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,vgam。

The fitted.values slot of the fitted object, which should be extracted by the generic function fitted, returns the mean mu which is given by
fitted.values插槽拟合的对象,应提取的通用函数fitted,返回的平均mu由下式给出

where mub is the usual binomial mean.
mub通常是二项式平均。


注意----------Note----------

The response should be a two-column matrix of counts, with first column giving the number of successes.
响应应该是一个两列的矩阵的计数,第一列给出成功的次数。

Note this family function allows pobs0 to be modelled as functions of the covariates by having zero = NULL. It is a conditional model, not a mixture model.
注意这个家族功能允许协变量的函数被定义成pobs0的zero = NULL。这是一个有条件的模式,而不是混合模型。

This family function effectively combines posbinomial and binomialff into one family function.
这间家庭功能有效地结合posbinomial和binomialff成一个大家庭的功能。


(作者)----------Author(s)----------


T. W. Yee



参见----------See Also----------

dzabinom, zibinomial, posbinomial, binomialff, dbinom, CommonVGAMffArguments.
dzabinom,zibinomial,posbinomial,binomialff,dbinom,CommonVGAMffArguments。


实例----------Examples----------


zdata <- data.frame(x2 = runif(nn <- 1000))
zdata <- transform(zdata,
                   size  = 10,
                   prob  = logit(-2 + 3*x2, inverse = TRUE),
                   pobs0 = logit(-1 + 2*x2, inverse = TRUE))
zdata <- transform(zdata,
                   y1 = rzabinom(nn, size = size, prob = prob, pobs0 = pobs0))
with(zdata, table(y1))

fit <- vglm(cbind(y1, size - y1) ~ x2, zabinomial(zero = NULL),
            zdata, trace = TRUE)
coef(fit, matrix = TRUE)
head(fitted(fit))
head(predict(fit))
summary(fit)

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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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