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R语言 Zelig包 zelig()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-2 07:44:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
zelig(Zelig)
zelig()所属R语言包:Zelig

                                        Estimating a Statistical Model
                                         估计的统计模型

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The zelig command estimates a variety of statistical models.  Use zelig output with setx and sim to compute quantities of interest, such as predicted probabilities, expected values, and first differences, along with the associated measures of uncertainty
zelig命令来估计各种统计模型。使用zelig输出setx和sim计算数量的利息,如预测概率,预期值,第一个差异,随着相关措施的不确定性


用法----------Usage----------


zelig(formula, model, data, by, save.data, cite, ...)



参数----------Arguments----------

参数:formula
a symbolic representation of the model to be estimated, in the form y \~\, x1 + x2, where y is the dependent variable and x1 and x2 are the explanatory variables, and y, x1, and x2 are contained in the same dataset.  (You may include more than two explanatory variables, of course.)  The + symbol means “inclusion” not “addition.”  You may also include interaction terms and main effects in the form x1*x2 without computing them in prior steps; I(x1*x2) to include only the interaction term and exclude the main effects; and quadratic terms in the form I(x1^2).   
的形式的符号表示的模型来估计,y \~\, x1 + x2,其中y是因变量,x1和x2的解释变量,和<X >,y和x1都包含在相同的数据集。 (你可以有两个以上的解释变量,当然。)x2符号的意思是“包容性”而不是“此外,”您可能还包括互动的形式+条款和主效应没有计算他们在先前的步骤,“x1*x2的交互项只包括和不包括的主要影响和二次项的形式I(x1*x2)。


参数:model
the name of a statistical model, enclosed in "". Type help.zelig("models") to see a list of currently supported models.   
的名称的一个统计模型,括""。类型help.zelig("models")看到目前支持的机型列表。


参数:data
the name of a data frame containing the variables referenced in the formula, or a list of multiply imputed data frames each having the same variable names and row numbers (created by mi).  
含有式中引用的变量的数据框,或多重插补数据框列表的名称,每个具有相同的变量名和行号码(由mi创建)。


参数:save.data
If is set to "TRUE", the input dataframe will be saved as an attribute ("zelig.data") of the zelig output object.  
如果被设置为“TRUE”,将被保存的输入数据框的zelig输出对象作为一个属性(“zelig.data”)。


参数:cite
If is set to "TRUE" (default), the model citation will be will be printed out when this function is called.  
如果设置为“TRUE”(默认值),该模型引用将被打印出来时,这个函数被调用。


参数:by
a factor variable contained in data.  Zelig will subset the data frame based on the levels in the by variable, and estimate a model for each subset.  This a particularly powerful option which will allow you to save a considerable amount of effort.  For example, to run the same model on all fifty states, you could type: z.out <- zelig(y ~ x1 + x2, data = mydata, model = "ls", by = "state") You may also use by to run models using MatchIt subclass.   
一个因素变量中包含的data。策利希将子集的数据框by变量的水平的基础上,并估计模型对于每个子集。这是一个特别强大的功能,这将允许您保存了大量的努力。例如,在所有五十个州中运行相同的模型,你可以输入:z.out <- zelig(y ~ x1 + x2, data = mydata, model = "ls", by = "state")你也可以使用by运行使用MatchIt子类的模型。


参数:...
additional arguments passed to zelig, depending on the model to be estimated.  
额外的参数传递给zelig,根据模型进行估计。


值----------Value----------

Depending on the class of model selected, zelig will return an object with elements including coefficients, residuals, and formula which may be summarized using summary(z.out) or individually extracted using, for example, z.out\$coefficients.  See the specific models listed above for additional output values, or simply type names(z.out).  
根据选择的类模型,zelig将返回一个对象的元素,包括coefficients,residuals,可以概括formula使用summary(z.out)或单独提取,例如,z.out\$coefficients的。查看上面列出的额外的输出值,具体型号或,只需键入names(z.out)。


(作者)----------Author(s)----------



Kosuke Imai &lt;<a href="mailto:kimai@princeton.edu">kimai@princeton.edu</a>&gt;; Gary King
&lt;<a href="mailto:king@harvard.edu">king@harvard.edu</a>&gt;; Olivia Lau &lt;<a href="mailtolau@fas.harvard.edu">olau@fas.harvard.edu</a>&gt;




参见----------See Also----------

The full Zelig manual is available at http://gking.harvard.edu/zelig.
策利希手册提供http://gking.harvard.edu/zelig。

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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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