R语言:zC()函数中文帮助文档(中英文对照)

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zC(stats)
zC()所属R语言包：stats

                                        Sets Contrasts for a Factor
                                         套对比的一个因素

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Sets the "contrasts" attribute for the factor.
设置"contrasts"属性的因素。


用法----------Usage----------


C(object, contr, how.many, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
a factor or ordered factor
一个因素或有序因素


参数：contr
which contrasts to use. Can be a matrix with one row for each level of the factor or a suitable function like contr.poly or a character string giving the name of the function
对比使用。可以是一列的矩阵因子或合适的功能像contr.poly或给函数的名称字符串的每个级别


参数：how.many
the number of contrasts to set, by default one less than nlevels(object).
对比由默认的设置，比nlevels(object)。


参数：...
additional arguments for the function contr.
功能contr额外的参数。


Details

详情----------Details----------

For compatibility with S, contr can be treatment, helmert, sum or poly (without quotes) as shorthand for contr.treatment and so on.
与S的兼容性，contr能treatment，helmert，sum或poly（不含引号）为contr.treatment等速记。


值----------Value----------

The factor object with the "contrasts" attribute set.
因素object"contrasts"属性集。


参考文献----------References----------

Statistical models. Chapter 2 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.

参见----------See Also----------

contrasts, contr.sum, etc.
contrasts，contr.sum等。


举例----------Examples----------


## reset contrasts to defaults[＃重置为默认值的对比]
options(contrasts=c("contr.treatment", "contr.poly"))
tens <- with(warpbreaks, C(tension, poly, 1))
attributes(tens)
## tension SHOULD be an ordered factor, but as it is not we can use[＃张力应是一个有序的因素，但因为它不是我们可以使用]
aov(breaks ~ wool + tens + tension, data=warpbreaks)

## show the use of ...  The default contrast is contr.treatment here[＃显示使用...这里默认对比度contr.treatment]
summary(lm(breaks ~ wool + C(tension, base=2), data=warpbreaks))


# following on from help(esoph)[下面就从帮助（esoph）]
model3 <- glm(cbind(ncases, ncontrols) ~ agegp + C(tobgp, , 1) +
     C(alcgp, , 1), data = esoph, family = binomial())
summary(model3)

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