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

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wtsc(weightedScores)
wtsc()所属R语言包：weightedScores

                                        THE WEIGHTED SCORES EQUATIONS WITH INPUTS OF THE WEIGHT MATRICES AND THE DATA
                                         方程的加权分数权重矩阵的输入数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The weighted scores equations with inputs of the weight matrices and
的加权分数的权重矩阵方程的输入和


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：param
The vector of regression and not regression parameters.
的回归和回归参数向量。


参数：WtScMat
A list containing the following components. omega: The array with the Ω_i,\,i=1,…,n matrices; delta: The array with the Δ_i,\,i=1,…,n matrices; X: The array with the X_i,\,i=1,…,n matrices.
含有下列成分的列表。欧米茄：数组的Ω_i,\,i=1,…,n矩阵;Delta：的数组Δ_i,\,i=1,…,n矩阵; X：X_i,\,i=1,…,n矩阵阵列。


参数：xdat
(\mathbf{x}_1 ,  \mathbf{x}_2 , … ,   \mathbf{x}_n )^\top, where the matrix \mathbf{x}_i,\,i=1,…,n for a given unit will depend on the  times of observation for that unit (j_i) and will have number of rows j_i, each row corresponding to one of the j_i elements of y_i and p columns where p is the number of covariates including the unit first column  to account for the intercept. This xdat matrix is of dimension (N\times p), where N =∑_{i=1}^n j_i is the total number of observations from all units.
(\mathbf{x}_1 ,  \mathbf{x}_2 , … ,   \mathbf{x}_n )^\top，其中矩阵\mathbf{x}_i,\,i=1,…,n对于一个给定的单元将取决于观察的时间该单元（j_i）和将有j_i，对应每一行的行数j_i元素之一y_i和p列p是共变项包括单位的第一列用于拦截。此的XDAT矩阵是尺寸(N\times p),其中N =∑_{i=1}^n j_i是观测各单位的总数。


参数：ydat
(y_1 , y_2 , … , y_n  )^\top, where the response data vectors y_i,\,i=1,…,n are of possibly different lengths for different units.  In particular, we now have that y_i is (j_i \times 1), where j_i is the   number of observations on unit i. The total number of observations   from all units is N =∑_{i=1}^n j_i. The ydat are the collection of data   vectors y_i, i = 1,…,n one from each unit which summarize all the data together in a single, long vector of length N.
(y_1 , y_2 , … , y_n  )^\top，其中的响应数据矢量y_i,\,i=1,…,n都可能有不同的长度为不同的单位。特别是，我们现在有y_i（j_i \times 1），其中j_i是单位i的若干意见。各单位总数的观测是N =∑_{i=1}^n j_i。 ydat是收集的数据向量y_i, i = 1,…,n总结各单位的所有数据一起在一个很长的向量的长度N。


参数：id
An index for individuals or clusters.
指数为个人或聚类。


参数：tvec
A vector with the time indicator of individuals or clusters.
一个向量的个人或聚类的时间指标。


参数：margmodel
Indicates the marginal model. Choices are “poisson” for Poisson, “bernoulli” for Bernoulli,  and  “nb1” , “nb2” for the NB1 and NB2 parametrization  of negative binomial in Cameron and Trivedi (1998).
表示的边际模式。选项是“泊”泊松，“伯努利”伯努利，和“NB1，NB2”为NB1和NB2参数化的负二项分布卡梅伦和Trivedi（1998）。


参数：link
The link function.  Choices are “log” for the log link function, “logit” for  the logit link function, and “probit” for  the probit link function.  However, this is an optional argument and needs to be defined only for probit regression.
链接功能。选择“log”的log链接功能，“罗吉”的罗吉特链接功能，和“概率”的概率链接功能。然而，这是一个可选的参数，需要定义概率回归。


Details

详细信息----------Details----------

The weighted scores estimating equations, with W_{i,\rm working} based on a working discretized MVN, have the form:
的加权得分，与W_{i,\rm working}估计方程基于离散MVN的工作，具有以下形式：

</i>
</ P>


值----------Value----------

The weighted scores equations.
的加权成绩方程。


参考文献----------References----------

Nikoloulopoulos, A.K., Joe, H. and Chaganty, N.R. (2011) Weighted scores method for regression models with dependent data. Biostatistics, 12, 653&ndash;665.

参见----------See Also----------

solvewtsc, weightMat, godambe, wtsc.wrapper
solvewtsc，weightMat，godambe，wtsc.wrapper

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