R语言 wnominate包 sen90wnom()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sen90wnom(wnominate)
sen90wnom()所属R语言包：wnominate

                                         90th U.S. Senate Ideal Points
                                         第90届美国参议院理想点

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This dataframe contains the estimated ideal points of the 90th U.S Senate using wnominate.  Although it can easily be obtained from calling the example in wnominate, it is included here to facilitate illustration of the examples for the plot and summary functions.
数据框包含理想点的第90届美国参议院估计使用wnominate。虽然它可以很容易地得到调用的例子中wnominate，它是包含在这里方便的图和汇总函数的例子说明。


用法----------Usage----------


data(sen90wnom)



值----------Value----------

An object of class nomObject, which in this documentation is also referred to as a W-NOMINATE object.
类nomObject，它也被称为在本文档中的W-提名对象作为一个目的。


参数：legislators
data frame, containing all data from the old nom33.dat file about legislators. For a typical W-NOMINATE object run with an ORD file read using readKH, it will contain the following:   
数据框，其中包含的所有数据从旧的nom33.dat文件有关立法会议员。对于一个典型的W-ORD文件运行提名对象阅读使用readKH，它将包含以下内容：

stateState name of legislator.  
state国家名称的立法会议员。

icpsrStateICPSR state code of legislator.  
icpsrState ICPSR状态代码的立法会议员。

cdCongressional District number.  
cd国会区号码。

icpsrLegisICPSR code of legislator.  
icpsrLegis ICPSR代码的立法会议员。

partyParty of legislator.  
party党的立法会议员。

partyCodeICPSR party code of legislator.  
partyCode ICPSR第三方代码的立法会议员。

correctYeaPredicted Yeas and Actual Yeas.  
correctYea预测赞成实际yeaS的。

wrongYeaPredicted Yeas and Actual Nays.  
wrongYea预测赞成票和实际该院。

wrongNayPredicted Nays and Actual Yeas.  
wrongNay预测该院与实际yeaS的。

correctNayPredicted Nays and Actual Nays.  
correctNay预测该院与实际该院。

GMPGeometric Mean Probability.  
GMP的几何平均概率。

PREProportional Reduction In Error.  
PRE比例减少错误的。

coord1DFirst dimension W-NOMINATE score, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
coord1D第一个维度W-提名得分，同样编号的所有后续的尺寸。

se1DBootstrapped standard error of first dimension W-NOMINATE score, with all subsequent dimensions numbered similarly.  This will be  empty if trials is set below 4.  
se1D的自举标准误差的第一维W-提名得分，随后的所有尺寸同样编号的。这将是空的，如果试验设置4个以下。

corr.1Covariance between first and second dimension W-NOMINATE score, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
corr.1协方差之间的第一和第二尺寸W提名得分，所有后续的尺寸同样编号。


参数：rollcalls
data frame, containing all data from the old nom33.dat file about bills. For a typical W-NOMINATE object run with an ORD file read using readKH, it will contain the following:   
数据框，其中包含的所有数据从旧的nom33.dat文件有关票据。对于一个典型的W-ORD文件运行提名对象阅读使用readKH，它将包含以下内容：

correctYeaPredicted Yeas and Actual Yeas.  
correctYea预测赞成实际yeaS的。

wrongYeaPredicted Yeas and Actual Nays.  
wrongYea预测赞成票和实际该院。

wrongNayPredicted Nays and Actual Yeas.  
wrongNay预测该院与实际yeaS的。

correctNayPredicted Nays and Actual Nays.  
correctNay预测该院与实际该院。

GMPGeometric Mean Probability.  
GMP的几何平均概率。

PREProportional Reduction In Error.  
PRE比例减少错误的。

spread1DFirst dimension W-NOMINATE spread, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
spread1D第一个维度W-提名蔓延，所有后续的编号同样尺寸。

midpoint1DFirst dimension W-NOMINATE midpoint, with all subsequent dimensions numbered similarly.  
midpoint1D第一个维度W-提名的中点，与同样编号的所有后续的尺寸。

     



参数：dimensions
integer, number of dimensions estimated.  
整数，估计的维数。


参数：eigenvalues
A vector of roll call eigenvalues.  
轧辊的矢量调用的特征值。


参数：beta
The beta value used in the final iteration.  
最后一次迭代中使用的β值。


参数：weights
A vector of weights used in each iteration.  
在每次迭代中所使用的权重的向量。


参数：fits
A vector of length 3*dimensions with the classic measures of fit. In order, it contains the correct classifications for each dimension, the APREs for each dimension, and the overall GMPs for each dimension.  
一个向量的长度为3 *尺寸适合与经典的措施。为了，它包含的每个维度的正确分类，每个维度的APRES，以及每个维度的整体绿化总纲图。


（作者）----------Author(s)----------



Keith Poole <a href="mailto:ktpoole@uga.edu">ktpoole@uga.edu</a>

Jeffrey Lewis <a href="mailto:jblewis@ucla.edu">jblewis@ucla.edu</a>

James Lo <a href="mailto:lo@uni-mannheim.de">lo@uni-mannheim.de</a>

Royce Carroll <a href="mailto:rcarroll@rice.edu">rcarroll@rice.edu</a>




源----------Source----------

Keith Poole. 2005. 90th Senate Roll Call Vote Data. http://www.voteview.com/.
基思·普尔。 2005年。第90届参议院唱名表决的数据。 http://www.voteview.com/。


参见----------See Also----------

'wnominate'.
“wnominate”。


实例----------Examples----------


    #This data file is the same as that obtained using:[该数据文件作为所获得的使用是相同的：]
    #data(sen90)[数据（sen90）]
    #sen90wnom&lt;-wnominate(sen90,polarity=c(2,5))[sen90wnom <wnominate（sen90，极性= C（2,5））]
    data(sen90wnom)
   
    summary(sen90wnom)
    plot(sen90wnom)

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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。
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