R语言:predict.glmmPQL()函数中文帮助文档(中英文对照)

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predict.glmmPQL(MASS)
predict.glmmPQL()所属R语言包：MASS

                                        Predict Method for glmmPQL Fits
                                         预测glmmPQL配合方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Obtains predictions from a fitted generalized linear model with random effects.
获得从拟合广义线性模型与随机效应的预测。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'glmmPQL'
predict(object, newdata = NULL, type = c("link", "response"),
       level, na.action = na.pass, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
a fitted object of class inheriting from "glmmPQL".
从"glmmPQL"装一类对象继承。


参数：newdata
optionally, a data frame in which to look for variables with which to predict.
可选，在其中寻找变量的数据框预测。


参数：type
the type of prediction required.  The default is on the scale of the linear predictors; the alternative "response" is on the scale of the response variable.  Thus for a default binomial model the default predictions are of log-odds (probabilities on logit scale) and type = "response" gives the predicted probabilities.
预测所需的类型。默认是线性预测的规模;替代"response"是对响应变量的规模。因此，对于一个默认的二项式模型默认的预测是日志的可能性（概率罗吉特规模）和type = "response"给出了预测的可能性。


参数：level
an optional integer vector giving the level(s) of grouping to be used in obtaining the predictions. Level values increase from outermost to innermost grouping, with level zero corresponding to the population predictions. Defaults to the highest or innermost level of grouping.   
一个可选的整数向量分组要获得预测的水平（S）。级别值增加从最外层到内层分组，水平为零，相应的人口预测。默认分组的最高或最内层水平。


参数：na.action
function determining what should be done with missing values in newdata.  The default is to predict NA.
功能确定应做与newdata缺失值。默认预测NA。


参数：...
further arguments passed to or from other methods.
通过进一步的论据或其他方法。


值----------Value----------

If level is a single integer, a vector otherwise a data frame.
level如果是一个整数，否则矢量数据框。


参见----------See Also----------

glmmPQL, predict.lme.
glmmPQL，predict.lme。


举例----------Examples----------


fit <- glmmPQL(y ~ trt + I(week > 2), random = ~1 |  ID,
               family = binomial, data = bacteria)
predict(fit, bacteria, level = 0, type="response")
predict(fit, bacteria, level = 1, type="response")

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