R语言 yhat包 regr()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

regr(yhat)
regr()所属R语言包：yhat

                                        Regression effect reporting for lm class objects
                                         LM类对象的回归效果报告

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The regr reports beta weights, standardized beta weights,  structure coefficients, adjusted effect sizes, and commonality  coefficients for lm class objects.
regr报告测试的权重，标准化的二级权重，结构系数，调整后的影响的大小，和通用系数lm类对象。


用法----------Usage----------


regr(lm.out)



参数----------Arguments----------

参数：lm.out
lm class object
LM类对象


Details

详细信息----------Details----------

The function regr takes the lm class object and reports beta weights, standardized beta weights, structure coefficients,  adjusted effect sizes, and commonality  coefficients for lm class objects.
函数regr LM类对象，并报告测试的权重，标准化的二级权重，结构系数，调整后的影响的大小，和通用系数lm类对象。


值----------Value----------

return(list(LM_Output=summary(lm.out), Beta_Weights=beta.out, Structure_Coefficients=structure.coef, Commonality_Data=CCdata[1], Effect_Size=es,  Comment="The Effect Size recommendations are based on Yin and Fan (2001). Your dataset may take on a different covariance structure, thus making another effect size estimate more appropriate."))
回报率（列表（LM_Output =摘要（lm.out），Beta_Weights = beta.out，Structure_Coefficients = structure.coef，Commonality_Data = CCdata [1]，Effect_Size = ES，真实“的影响大小的建议是基于阴和风扇（2001年）。数据集可能需要在不同的协方差结构，从而使另一种效果大小的估计更为合适。“））


参数：LM_Output
The summary of the output from the lm class object
摘要输出lm类对象


参数：Beta_Weights
Beta weights for the regression effects
测试权重的回归效应


参数：Structure_Coefficients
Structure coefficients for the regression effects
结构系数的回归效果


参数：Commonality_Data
Commonality coefficients for the regression effects. The output only produces a parsed version of CCdata
通用性的回归系数的影响。只输出一个一个版本的CCdata的分析，产生


参数：Effect_Size
Adjusted effect size computations based on R^2 adjustments
调整后的R ^ 2调整的基础上的规模效应计算


（作者）----------Author(s)----------



J. Kyle Roberts <kyler@smu.edu>, Kim Nimon <kim.nimon@gmail.com>




参考文献----------References----------

to compute commonality coefficients in the multiple regression case: An introduction to the package and a practical example.  Behavior Research Methods, 40(2), 457-466.
regression: A comparison of different analytical methods.  The Journal of Experimental Education, 69(2),  203-224. <br>

参见----------See Also----------

Functions in the yhat library commonalityCoefficients,  effect.size
函数中的yhat库commonalityCoefficients，effect.size


实例----------Examples----------


     data(HS.data)
     attach(HS.data)
     lm.out<-lm(deduct~addition*arithmet)
     regr(lm.out)

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