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w�]Q�Au~�8�b)O<k-D�1Y�pfC����E�_|\:B^t��2T�{x#�e��!Z�Nl%s link not available for negative binomial family; available links are "identity", "log" and "sqrt"'family' argument seems not to be a valid family object'theta' must be specified,0s in V(mu)1<a<b<2 (strict) requiredAR.start must be logicalAlgorithm did not convergeAlgorithm stopped at boundary valueAn object of lengthAn object of length %d does not match the required parameter sizeAt least three knots required in call to mono.con.Can not have more eigenvalues than nrow(A)Can't find by variableCan't find valid starting values: please specify someCannot extract the dimensionsCannot extract the matrix from an uninitialized objectCannot extract the matrix from an uninitialized pdMat objectDeviance = %s Iterations - %dFirst argument is no sort of formula!H has wrong dimensionL has wrong dimension in `paraPen'L must be a matrix.L must have at least as many rows as columns.Length of start should equalLength of start should equal %d and correspond to initial coefs for %sM$S and M$off have different lengthsM$S[%d] is too large given M$off[%d]M$sp has different length to M$S and M$offModel can not be updatedModel has more coefficients than dataModel seems to contain no termsMust supply theta or R to ocatNA values not allowed for the scaled t familyNA's in min.sp.NA's in pdTens factorNA's in pdTens matrixNA's in supplied smoothing parameter vector - ignoring.NAs in V(mu)NAs in d(mu)/d(eta)No data supplied to gam.setupNo data supplied to gamm.setupNo variance estimates availableNon-finite coefficients at iterationNon-finite coefficients at iteration %dNon-finite devianceNot enough (non-NA) data to do anything meaningfulOnly 1<p<=2 supportedPearson residuals not available for this family - returning deviance residualsReset optimizer to outer/newtonSomething wrong with zlimSupplied matrix not symmetricSupplied smoothing parameter vector is too short - ignored.The following arguments to anova.glm(..) are invalid and dropped:Tweedie p must be in interval (a,b)`object' is not of class "gam"`rank' has wrong length in `paraPen'`sp' dimension wrong in `paraPen'`sp' too shorta has wrong number of rowsabsorb.cons must be TRUE for multi-formula modelsalgorithm did not convergeall elements of random list must be namedand correspond to initial coefs forargument is not a gam objectargument k must be positive.argument k of s() should be integer and has been roundedbnd must be a list.bs wrong length and ignored.by=. not allowedcannot find valid starting values: please specify somecolor scheme not recognisedcubic spline only deals with 1D datad can not be negative in call to null.space.dimension().data vectors are of different lengthsderiv should be 1 or 2dimension of fx is wrongdimensions of supplied w wrong.dist not recogniseddoes not match the required parameter sizeelements of min.sp must be non negative.emtpy models not availablefam not a family objectfamily not recognisedfamily not recognizedfitted probabilities numerically 0 or 1 occurredfitted rates numerically 0 occurredgamm not converged, try increasing niterPQLgamm() can only handle random effects defined as named listsgaulss requires 2 links specified as character stringsgrid vectors are different lengthsillegal `family' argumentin.out incorrect: see documentationinitial parameters not feasibleinitial parameters very close to inequality constraintsinitial point very close to some inequality constraintsiteration %diteration limit reached: max abs grad = %gk and bnd lengths are inconsistentlambda and h should have the same length!length of min.sp is wrong.length(M$w) != length(M$y)lengths of k and bnd are not compatible.link "%s" not available for Tweedie family.link not available forlink not available for beta regression; available links are  "logit", "probit", "cloglog" and "cauchit"link not available for coxph family; available link is "identity"link not available for mu parameter of gaulsslink not available for negative binomial family; available links are "identity", "log" and "sqrt"link not available for ordered categorical family; available links are "identity"link not available for precision parameter of gaulsslink not available for scaled t distribution; available links are "identity", "log",  and "inverse"link not available for zero inflated; available link for `lambda' is only  "loga"link not implemented for extended familieslink not recognisedlower bound >= upper bound in call to mono.con()m can't be in rem wrong length and ignored.maximum number of iterations must be > 0mean, mu, must be non negativemethod not recognised.min.sp not supported with fast REML computation, and ignored.mvn requires 2 or more dimensional datanames of z and pc must matchncol(M$C) != length(M$p)ncol(M$X) != length(M$p)need at least one interior knotnegative values not allowed for the negative binomial familynegative values not allowed for the zero inflated Poisson familynewdata is a model.frame: it should contain all required variablesnlm.fd only available for GCV/UBREnon-finite coefficients at iteration %dnot a gam objectnot all required variables have been supplied in  newdata!nrow(M$Ain) != length(M$bin)nrow(M$Ain) != length(M$p)nrow(M$X) != length(M$y)nthreads must be a positive integerobject is not a glm or gamobject not fully initializedonly deals with 2D caseonly first element of `id' usedonly scalar `p' and `phi' allowed.only scalar `rho' and `theta' allowed.ord is wrong. reset to NULL.p must be in (1,2)p must be in [1,2]paraPen not supported for multi-formula modelsparameter of ziplssrandom argument must be a *named* list.recov works with fitted gam objects onlyrequires an object of class gamresiduals argument to plot.gam is wrong length: ignoreds(.) not yet supported.samfrac too small - ignoredscale parameter must be positivesilly tolerance suppliedsilly value supplied for rank.tol: reset to square root of machine precision.supplied dist negativetoo few knotstype must be "link" or "response"un-supported smoothness selection methodunknown outer optimization method.unknown smoothness selection criterionunrecognized (vector?) linkvalue of epsilon must be > 0values out of rangevariance function not recognized for quasiview variables must be one of %sw different length from y!x and y must be same lengthx and y not same lengthx is nullx out of rangext argument is faulty.y must be an integer multiple of phi for Tweedie(p=1)y must be strictly positive for a Gamma densityziplss requires 2 links specified as character stringsProject-Id-Version: R 3.1.3
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PO-Revision-Date: 2015-02-21 16:01-0600
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%s는 음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크들에는 "identity", "log" 그리고 "sqrt"가 있습니다.'family' 인자는 올바른 family 객체가 아닌 것 같이 보입니다.'theta'의 값은 반드시 주어져야 합니다.,V(mu)에서 0이 발견되었습니다.1<a<b<2 라는 조건을 반드시 만족해야 합니다.AR.start는 반드시 논리형(logical)이어야 합니다.알고리즘이 수렴하지 않았습니다.알고리즘이 경계값(boundary value)에서 멈추었습니다.object의 길이object의 길이 %d는 요구되어지는 모수의 크기와 일치하지 않습니다.mono.con을 호출하기 위해서는 최소한 세개의 노트(knots)가 필요합니다.nrow(A)의 값보다 더 많은 개수의 고유값(eigenvalues)들을 가질 수 없습니다.by 변수(variable)를 찾을 수 없습니다.사용가능한 초기값을 찾을 수 없습니다.  값을 정해주시길 바랍니다.차원정보(dimensions)을 불러올 수 없습니다.초기화 되지 않은 object로부터 행렬을 불러올 수는 없습니다.초기화 되지 않은 pdMat 객체로부터 행렬을 불러올 수는 없습니다.편차(deviance)= %s 반복(iterations) - %d첫번째 인자가 어떠한 종류의 formula 클래스에도 해당하지 않는 것으로 확인되었습니다.H의 열과 행의 길이가 같아야 합니다.`paraPen'내에 있는 L의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다.L은 반드시 행렬(matrix)이어야 합니다.L이 가지고 있는 행의 개수는 적어도 열의 개수만큼 있어야 합니다.start의 길이는 start의 길이는 %d와 같아야 하며 %s에 대응하는 계수의 초기값을 가지고 있어야 합니다.M$S의 길이가 M$off가 가진 길이와 같지 않습니다.M$S[%d]의 값은 주어진 M$off[%d]에 비하여 너무 큽니다.M$sp의 길이는 M$S와 M$off가 가지고 있는 길이와 다릅니다.모델을 업데이트할 수 없습니다.모형(model)이 가진 계수(coefficients)가 데이터의 개수보다 많습니다.모델이 아무런 항(term)도 포함하지 않는 것 같습니다.theta 또는 R을 ocat에 제공해주어야 합니다.스케일드 t 페밀리(scaled t family)에는 NA 값을 사용할 수 없습니다.min.sp내에서 NA가 발견되었습니다.pdTens 요인(factor)내에서 NA가 발견되었습니다.pdTens 행렬(matrix)내에서 NA가 발견되었습니다.제공된 평활화 모수(smoothing parameter) 벡터내에서 NA가 발견되어 사용되지 않습니다.V(mu)에서 NA가 발견되었습니다.d(mu)/d(eta)로부터 NA가 발견되었습니다.gam.setup에 이용될 데이터가 없습니다.gamm.setup에 제공된 데이터가 없습니다.사용할 수 있는 분산의 추정치를 찾을 수 없습니다.다음의 반복에서 얻어진 계수의 추정치가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다.%d번째 반복에서 얻은 계수의 추정치가 유한(finite)하지 않습니다.편차(deviance)가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다.어떤 의미있는 작업을 하기에는 NA가 아닌 데이터의 개수가 충분하지 않습니다.p는 반드시 1<p<=2라는 조건을 만족해야 합니다.이 페밀리(family)에서는 피어슨 잔차(Pearson residuals)를 얻을 수 없어 이탈잔차(deviance residuals)를 구합니다.최적화 방법을 outer/newton으로 다시 설정합니다.zlim이 올바르지 않습니다.입력된 행렬은 대칭(symmetric)이 아닙니다.제공된 평활화 모수(smoothing parameter) 벡터의 길이가 너무 짧아 사용되지 않습니다.다음의 인자들은 anova.glm(..)에 유효하지 않으므로 사용되지 않습니다: 트위디(tweedie) p는 반드시 구간 (a,b)내에 존재해야 합니다.`object'는 클래스 "gam"가 아닙니다.`paraPen'내에 있는 `rank'의 길이가 올바르지 않습니다.`paraPen'내에 있는 `sp'의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다.`sp'의 길이가 너무 짧습니다.a가 가진 행의 개수가 올바르지 않습니다.여러개의 모델식(multi-formula models)을 사용하는 경우에 absorb.cons은 반드시 TRUE이어야 합니다.알고리즘이 수렴하지 않습니다.random 인자의 개별 구성요소에 이름이 부여되어 있는 리스트이어야 합니다.와 같아야 하며 다음에 상응하는 계수(coef)들에 대한 초기값을 가지고 있어야 합니다.인자의 클래스가 gam이 아닙니다.인자 k는 반드시 양수(positive)이어야 합니다.s()의 인자 k는 반드시 정수이어야 하므로 반올림되었습니다.bnd는 반드시 리스트(list)이어야 합니다.bs의 길이가 올바르지 않아 사용되지 않습니다.by=.는 사용할 수 없습니다.사용가능한 초기값을 찾을 수 없습니다.  값을 지정해 주시길 바랍니다.알 수 없는 색상표(color scheme)입니다.삼차 스플라인(cubic spline)은 오로지 1차원 데이터(1D data)만을 다룹니다.null.space.dimension()에 지정된 인자 d는 음수를 가질 수 없습니다.데이터 벡터(data vectors) d1과 d2의 길이가 서로 다릅니다.deriv의 값은 1 또는 2이어야 합니다.fx의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다.입력된 w의 차원(dimensions)가 올바르지 않습니다.dist의 정보를 찾을 수 없습니다.요구되어지는 모수의 크기와 일치하지 않습니다.min.sp의 구성요소는 반드시 음수이어서는 안됩니다.사용할 수 있는 모형이 아닙니다 (설명변수가 없습니다).fam은 family라는 클래스를 가진 객체가 아닙니다.family에 알 수 없는 값이 입력되었습니다.family에 대한 정보를 찾을 수 없습니다.적합된 확률값이 수치적으로 0 또는 1 입니다.적합된 비율(rates)가 수치적으로 0입니다.gamm이 수렴하지 않았습니다. niterPQL의 올려보면 어떨까요?gamm()은 개별구성요소에 이름이 부여된 리스트(list)의 형식으로 입력된 랜덤효과(random effects)만을 다룰 수 있습니다.gaulss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다.그리드 벡터(grid vectors) g1과 g2의 길이가 서로 다릅니다.`family' 인자의 값이 올바르지 않습니다.in.out의 사용이 올바르지 않습니다:  도움말을 살펴보길 바랍니다.실행가능(feasible)한 초기모수값(initial parameters)이 아닙니다.부등식으로 표현된 제약조건에 매우 가까이 놓여 있는 초기값입니다.부등식으로 표현된 일부 제약조건에 매우 가까이 놓여 있는 초기값입니다.%d번째 반복입니다.최대반복(iteration limit)에 도달했습니다: max abs grad = %gk와 bnd의 길이가 서로 일치하지 않습니다.lambda와 h 모두 같은 길이를 가져야 합니다.min.sp의 길이가 올바르지 않습니다.length(M$w)의 값이 length(M$y)와 일치하지 않습니다.k의 길이와 bnd의 길이가 서로 일치하지 않습니다.트위디 페밀리(tweedie family)에 링크(link) "%s"는 사용할 수 없습니다.링크는베타회귀(beta regression)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크(link)에는 "logit", "probit", "cloglog" 그리고 "cauchit"가 있습니다. coxph 페밀리(family)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크(link)는 "identity"입니다.gaulss 모형의 모수 mu에 사용가능한 링크(link)가 아닙니다.음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 사용할 수 없는 링크(link)입니다.  사용가능한 링크(link)에는 "identity", "log" 그리고 "sqrt"가 있습니다.순서범주형 페밀리(ordered categorical family)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크(link)는  "identity"입니다.gaulss 모형의 모수 precision에 사용가능한 링크(link)가 아닙니다.스케일드 t 분포(scaled t distribution)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크(link)에는 "identity", "log", 그리고 "inverse"가 있습니다.영과잉(zero inflated)모형에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  `lambda'에 사용할 수 있는 링크(link)는 오로지 "loga"입니다.본 페밀리(family)에 사용가능한 링크(link)가 없습니다.알 수 없는 링크(link)입니다.mono.con()함수에 전달된 lower 인자의 값이 upper 인자의 값보다 크거나 같습니다.m은 re 내에 있을 수 없습니다.m의 길이가 올바르지 않아 사용되지 않습니다.최대 반복수(iteration)는 반드시 0 보다 커야 합니다.평균 mu는 음수일 수 없습니다.알 수 없는 method입니다.fREML(fast REML 연산)을 method로 선택한 경우 min.sp는 사용되지 않습니다.mvn은 둘 이상의 차원을 가진 데이터를 필요로 합니다.z의 구성요소에 주어진 이름들과 pc의 구성요소에 주어진 이름들은 반드시 서로 일치해야 합니다.ncol(M$C)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다.ncol(M$X)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다.최소한 하나 이상의 내부 노트(interior knot)가 필요합니다.음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 음의 값은 사용할 수 없습니다.영과잉 포아송 페밀리(zero inflated Poisson family)에는 음의 값을 사용할 수 없습니다.newdata는 model.frame이므로 필요한 모든 변수들을 포함하고 있어야 합니다.nlm.fd 방법은 오로지 GCV/UBRE인 경우에만 사용할 수 있습니다.%d번째 반복에서 얻어진 계수(coefficients)가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다.객체의 클래스가 gam이 아닙니다.필요한 모든 변수들을 newdata로부터 찾을 수 없습니다!nrow(M$Ain)의 값이 length(M$bin)와 일치하지 않습니다.nrow(M$Ain)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다.nrow(M$X)의 값이 length(M$y)과 일치하지 않습니다.nthreads는 반드시 양의 정수이어야 합니다.object의 클래스가 glm 또는 gam이 아닙니다.완전히 초기화된 object가 아닙니다.2차원(2D)인 경우만을 다룰 수 있습니다.`id'의 첫번째 요소만이 사용되었습니다.`p'와 `phi'는 오로지 스칼라(scalar) 값만을 가질 수 있습니다.`rho'와 `theta'는 오로지 스칼라(scalar) 값만을 가질 수 있습니다.ord가 올바르지 않아 NULL로 설정합니다.p는 반드시 범위 (1,2) 내에 존재해야 합니다.p는 반드시 구간 [1,2]내에 존재해야 합니다.여러개의 모델식(multi-formula models)을 사용하는 경우에는 paraPen을 사용할 수 없습니다.(ziplss의 모수)에 사용할 수 없습니다.random 인자는 개별 구성요소에 이름이 부여되어 있는 리스트(list)이어야 합니다.recov 함수는 오로지 적합된 gam 객체만을 사용합니다.클래스 gam으로부터 얻어진 객체가 필요합니다.plot.gam에 전달되는 인자 residuals의 길이가 올바르지 않아 무시되었습니다. s(.)는 아직 지원되지 않습니다.samfrac의 값이 너무 작기 때문에 이용되지 않습니다.척도모수(scale parameter)는 반드시 양수이어야 합니다.허용오차(tolerance)의 값이 올바르게 지정되지 않았습니다.rank.tol에 주어진 값은 올바르지 않습니다: reset to square root of machine precision.입력된 dist에서 음수가 발견되었습니다.노트(knots)의 개수 nk가 너무 작은 값을 가집니다.type은 반드시 "link" 또는 "response"이어야 합니다.지원되지 않는 평활화 선택법(smoothness selection method)입니다.알 수 없는 최적화 방법(optimization method)입니다.알 수 없는 평활도 선택기준(smoothness selection criterion)입니다.알 수 없는 (벡터 또는) 링크입니다.epsilon의 값은 반드시 0 보다 커야 합니다.범위 외의 값을 가집니다.family에 quasi가 주어진 경우에 사용되어야 하는 분산함수(variance function)을 찾을 수 없습니다.view 변수들은 반드시 %s 중에 하나 이어야 합니다.w의 길이가 y의 길이와 다릅니다!x의 길이와 y의 길이는 반드시 같아야 합니다.x의 길이가 y의 길이와 같지 않습니다.x는 아무런 구성요소도 가지고 있지 않습니다.x가 범위 밖에 놓여 있습니다.인자 xt가 올바르지 않습니다.Tweedie(p=1)의 경우 y는 반드시 phi의 배수(integer multiple)이어야 합니다.감마밀도(Gamma density)의 경우 y는 반드시 양수이어야 합니다.ziplss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다.