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R语言 tlmec包 tlmec()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 10:43:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
tlmec(tlmec)
tlmec()所属R语言包:tlmec

                                         Linear Student-t Mixed-Effects Models with Censored Data
                                         线性学生-T带有截尾数据的混合效应模型

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fit a linear mixed effects model for censored data  with Student-t or normal distributions. The errors are  assumed independent and identically distributed.
适合用Student-t或正态分布删失数据线性混合效应模型。错误的假设独立同分布的。


用法----------Usage----------


tlmec(cens = NULL, y = NULL, x = NULL, z = NULL, nj = NULL,
      nu = 4, family = "t", criteria = TRUE, diagnostic = FALSE,
      initial, iter.max = 200, error = 0.001)



参数----------Arguments----------

参数:cens
Vector of censures.
向量的谴责。


参数:y
Vector or matrix of response. If y is a matrix the number of columns must be max(nj)   with the missing values set as NA for non balanced design.
向量或矩阵的反应。如果y是一个矩阵的列的数目必须是最大(NJ)与缺少的值设置为NA的非平衡的设计。


参数:x
Design matrix of the fixed effects.
设计矩阵的固定效果。


参数:z
Design matrix of the random effects.
设计矩阵的随机效应。


参数:nj
A vector with the number of observations for each subject.
一个向量的数量为每个主题的观察。


参数:nu
Degree of freedom for Student-t distribution.
学生t分布的自由度。


参数:family
Distribution family to be used in fitting ("t" and "Normal")
分配家庭中使用的配件(“t”和“正常”)


参数:criteria
If TRUE AIC, corrected AIC(AICcorr) and BIC are computed.
如果TRUE AIC,校正的AIC(AICcorr),BIC的计算。


参数:diagnostic
If TRUE all EM output are returned.
如果返回TRUE所有EM输出。


参数:initial
Initial values
初始值


参数:iter.max
The maximum number of iteration of the EM algorithm.
的EM算法的迭代的最大数量。


参数:error
The convergence maximum error.
收敛的最大误差。


值----------Value----------

Estimated values of beta, sigma2, the covariance matrix of the random effects and the random effects.
sigma2,β,随机效应和随机效应的协方差矩阵的估计值。


(作者)----------Author(s)----------


Larissa Matos <a href="mailto:larissa.amatos@gmail.com">larissa.amatos@gmail.com</a>, Marcos Prates &lt;marcosop@ime.unicamp.br&gt;
and Victor Lachos &lt;hlachos@ime.unicamp.br&gt;



参见----------See Also----------

UTIdata
UTIdata

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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