File: C:/Program Files/R/R-4.4.0/library/translations/zh_TW/LC_MESSAGES/stats.mo
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*** should not happen! -Inf replaced by maximally negative value Argument %s must be a nonempty numeric vector Argument Sx must be numeric vector one shorter than m[] Argument m must be numeric Burg's algorithm failed to find partial correlation Current iterate is probably solution.
Either x is an approximate local minimum of the function,
the function is too non-linear for this algorithm,
or steptol is too large.
FEXACT error 30. Stack length exceeded in f3xact,
(ldst=%d, key=%d, ipn=%d, itp=%d, ist[ii=%d]=%d).
Increase workspace or consider using 'simulate.p.value=TRUE' FEXACT error 6 (f5xact). LDKEY=%d is too small for this problem: kval=%d.
Try increasing the size of the workspace. FEXACT error 6. LDKEY=%d is too small for this problem,
(ii := key2[itp=%d] = %d, ldstp=%d)
Try increasing the size of the workspace and possibly 'mult' FEXACT error 7(%s). LDSTP=%d is too small for this problem,
(kval=%d, itop-ldstp=%d).
Increase workspace or consider using 'simulate.p.value=TRUE'. FEXACT error 7(%s). LDSTP=%d is too small for this problem,
(pastp=%g, ipn_0:=ipoin[itp=%d]=%d, stp[ipn_0]=%g).
Increase workspace or consider using 'simulate.p.value=TRUE' Function '%s' is not in the derivatives table Hessian function must return a square numeric matrix of order %d Invalid vmethod Iteration limit exceeded. Algorithm failed.
Last global step failed to locate a point lower than x.
Maximum step size exceeded 5 consecutive times.
Either the function is unbounded below,
becomes asymptotic to a finite value
from above in some direction,
or stepmx is too small.
Missing value or an infinity produced when evaluating the model NA in probability vector NA replaced by maximum positive value NA value for '%s' is not allowed NA/Inf replaced by maximum positive value NA/NaN/Inf in '%s' NAs produced NaNs produced Non-numeric argument to mathematical function Relative gradient close to zero.
Rf_divset: alg = %d must be 1, 2, 3, or 4 Singular matrix in ldet Singular matrix in qr_solve Successive iterates within tolerance.
Value %g out of range (0, 1) When Hessian defined must also have gradient defined algorithm did not converge approx(): attempted to interpolate NA values approx(): invalid f value approx(): invalid interpolation method argument %s must be a numeric vector of length 1 or length %d argument is not a valid model attempt to minimize non-function bad Starma struct bandwidth/span of running medians is larger than n can only transform 100 pars in arima0 complex variables are not currently allowed in model matrices conflicting parameter lengths converged distance(): invalid distance distance(): invalid p do not know how many cases duplicated name '%s' in data frame using '.' environment 'rho' must contain a numeric vector '.par' of length %d expression must not be type '%s' fcn produced mode %d, length %d - wanted mode %d, length %d fft factorization error forkal error code %d formula expected function value caching for optimization is seriously confused gradient function must return a numeric vector of length %d gradient in optim evaluated to length %d not %d gradient supplied is of the wrong length or mode, so ignored hessian supplied is of the wrong length or mode, so ignored incompatible dimensions inconsistent degrees of freedom and dimension incorrect specification of 'table' or 'start' integer overflow would happen in 'mult * ldkey' = %g invalid '%s' argument invalid '%s' value invalid 'type' (%s) of argument invalid 'use' (computational method) invalid NA value in parameter invalid argument type invalid arguments invalid end-rule for running median of 3: %d invalid expression in '%s' invalid extra variable names invalid extra variables invalid factors invalid first argument 'n' invalid form in unary minus check invalid formula in 'update' invalid function value in 'nlm' optimizer invalid function value in 'optimize' invalid function value in 'zeroin' invalid gradient tolerance in nlm invalid iteration limit in nlm invalid model formula invalid model formula in EncodeVars invalid model formula in ExtractVars invalid model frame invalid parameter length invalid parameter type invalid power in formula invalid result from na.action invalid second argument 'size' invalid tag invalid term in model formula invalid type (%s) for variable '%s' invalid type for eval_check_store invalid value of lag.max invalid variable names invalid variables length(m) must be at least two m must be a list matrix would require %.0g columns maximum supported lag is 350 minimization function has no good digits in nlm missing observations in cov/cor missing value in last %d observations missing value in parameter n must be at least two negative probability nlm is inefficient for 1-d problems no analytic Hessian to check in nlm! no analytic gradient to check in nlm! no complete element pairs no factors no input has determined the number of cases no positive probabilities non-finite value supplied by 'nlm' non-finite value supplied by optim non-finite x[%d] in bandwidth calculation non-numeric argument non-positive number of parameters in nlm not all arguments have the same length number of iterations exceeded maximum of %d number of variables != number of variable names numeric parameter expected objective function in optim evaluates to length %d not 1 only 2500 rows are allowed for sm.method="spline" only the first element is used as variable name overlong names in '%s' port algorithms 3 or higher are not supported probabilities outside [0,1] in qansari() probable coding error in analytic Hessian probable coding error in analytic gradient problem with term %d in model.matrix: no columns are assigned rcont2 [%d,%d]: exp underflow to 0; algorithm failure singular gradient span is too small starma error code %d step factor %g reduced below 'minFactor' of %g term %d would require %.0g columns term names will be truncated the response appeared on the right-hand side and was dropped the standard deviation is zero this should not happen treating non-finite values as NA unknown 'method' use of NULL environment is defunct variable %d has no levels variable '%s' is integer, not numeric variable '%s' is not numeric variable lengths differ (found for '%s') variable lengths differ (found for variable %d) variable must be a character string variables of type '%s' are not allowed in model matrices vector-valued (multivariate) series required Project-Id-Version: R 3.5.1
Report-Msgid-Bugs-To: bugs.r-project.org
PO-Revision-Date: 2018-09-16 23:38+0800
Last-Translator: Wei-Lun Chao <[email protected]>
Language-Team: Chinese (traditional) <[email protected]>
Language: zh_TW
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;
%s$%s()不存在 需要設定 '%s' '%s' 的長度必須是一 公式裡有 '.'，而沒有 'data' 此一引數 'control' 的值必須為串列 'd' 必須是非空數字向量 'data' 引數種類不正確 'delta' 必須是正數 'dir' 這個數字向量的長度無效 'f' 必須是正數 'fn' 不是函式 'getElement' 只適用於帶名稱串列 'gr' 不是函式 'gradient' 必須是一個維數為(%d,%d)的數值矩陣 'iter' 必須是正數 'lower' 和 'upper' 必須為數字向量 'lowerb' 和 'upperb' 必須為數字向量 'm' 的值必須是串列 'maxit' 不是整數 'maxiter' 必須是正數 'ndeps' 長度無效 'parscale' 的長度無效 'rho' 必須是環境 'rho' 必須為環境 'scal' 不是正定矩陣 'scal' 必須是標準形的實數矩陣 'specials' 的值要麼是 NULL 要麼是字元向量 'theta' 的種類必須是字元 'tmax' 不是正整數 'x' 為 NULL 'x' 是空的 'x' 不是矩陣 'xmin' 不能小於 xmax *** nlm()產生了不明的錯誤資訊(msg = %d) 。這不應該發生！ -Inf 被換成最大的負值 引數 %s 必須為非空數字向量 引數 Sx 必須是長度比 m[]小一的數值向量 引數 m 必須為數值 Burg 的演算法沒有能夠找到偏相關數 目前的重複值很可能就已經是答案了.
要麼 x 已經是函式的本地最小值，要麼這個函式非線性太強，要麼 steptol 設得太大。
FEXACT 錯誤碼 30. 堆疊長度於 f3xact 超出，
(ldst=%d, key=%d, ipn=%d, itp=%d, ist[ii=%d]=%d).
請增加工作空間或考慮使用 'simulate.p.value=TRUE' FEXACT 錯誤碼 6 (f5xact). LDKEY=%d 對此問題而言太小：kval=%d。
嘗試增加工作空間的大小。 FEXACT 錯誤碼 6. LDKEY=%d 對此問題而言太小，
(ii := key2[itp=%d] = %d, ldstp=%d)
嘗試增加工作空間的大小並盡可能 'mult' FEXACT 錯誤碼 7(%s). LDSTP=%d 對此問題而言太小，
(kval=%d, itop-ldstp=%d).
請增加工作空間或考慮使用 'simulate.p.value=TRUE'。 FEXACT 錯誤碼 7(%s). LDSTP=%d 對此問題而言太小，
(pastp=%g, ipn_0:=ipoin[itp=%d]=%d, stp[ipn_0]=%g).
請增加工作空間或考慮使用 'simulate.p.value=TRUE' 微分表裡無此函式 '%s' Hessian 函式必須回覆一個度數為 %d 的正方形數值矩陣 vmethod 無效 超過了迭代極值。演算法失敗.
最後一步的整體最佳化沒有能找到比 x 值要小的一個點.
最大步驟超過了 5 次。
這個函式要麼沒有下邊界 ,
從上邊界達到了漸近有限值
要麼是 stepmx 設得太小。
在計算模型的時候產生了預設值或無限值 NA 出現於機率向量 NA 被換成最大的正值 '%s' 裡不可有 NA 值 NA/Inf 被換成最大的正值 NA/NaN/Inf 出現於 '%s' 產生了 NA 產生了 NaNs 數學函式中用了非數值引數 相對梯度離零太近.
Rf_divset: alg = %d 其值應該是 1，2，3，或 4 ldet 裡出現了奇異矩陣 gr_solve 裡出現了奇異矩陣 在容錯範圍內連續迭代.
%g 值出界在(0，1)外 如果 Hessian 有定義的話梯度也必須有定義 演算法沒有收斂 approx(): 不能內插 NA 值 approx(): f 值無效 approx(): 內插方法無效 引數 %s 必須為長度為一或長度為 %d 的數字向量 引數不是正確的模型 不能將非函式最小化 Starma 結構無效 移動中位數的帶寬/跨距的值不能大於 n arima0 裡只能轉換 100 個參數 模型矩陣裡目前不能有複數 參數的長度自相矛盾 收斂了 distance()：距離值無效 distance(): p 值無效 案例數目不清 在資料框裡用 '.' 時不能有重複的名稱 '%s' 'rho' 環境必包含長度為 %d 的數字向量 '.par' 運算式必須為 '%s' 類型 fcn 執行結果的模式為 %d ，長度為 %d - 但正確的模式應該是 %d，長度為 %d fft 因子分解錯誤 forkal 發生錯誤編號 %d 需要公式 最佳化時函式值暫存器出了問題 梯度函式必須回覆長度為 %d 的數字向量 optim 梯度長度被評估為 %d，而不是 %d 梯度的長度或其狀態不對，因此忽略不用 海森的長度不對或其狀態不對，因此忽略不用 不相容的量度 自由度和維度不相符 'table' 或 'start' 的設定無效 整數溢位可能會發生於 'mult * ldkey' = %g '%s' 引數無效 '%s' 值無效 'type'(%s)引數無效 'use' 不對(計算方法) 參數裡的 NA 值無效 引數種類無效 引數無效 三移動中位數的結尾規則發生錯誤: %d '%s' 的運算式無效 額外變數名稱無效 額外變數無效 因子無效 第一引數 'n' 無效 檢查一元減號時發現形式無效 'update' 裡的公式無效 'nlm' 最佳化器裡的函式值無效 'optimize' 裡的函式值無效 'zeroin' 函式值無效 nlm 裡的梯度容錯無效 nlm 裡的迭代極值無效 模型公式無效 EncodeVars 中的模型公式無效 ExtractVars 裡的模型公式無效 模型框無效 參數長度無效 參數種類無效 公式裡的冪無效 na.action 的結果不正確 第二引數 'size' 無效 標籤無效 模型公式裡有錯誤的項 變數 '%2$s' 的種類(%1$s)無效 eval_check_store 的種類無效 lag.max 的值無效 變數名稱無效 變數無效 length(m)的值必須為二 m 必須為串列 矩陣需要 %.0g 個列 滯後不能大於 350 nlm 最小化函式找不到可適用的數字 cov/cor 中有缺值 最後 %d 個觀測值裡出現了預設值 參數裡不能有缺值 n 至少需要是二 負值機率 用 nlm 來解決一維問題效率不高 nlm 裡沒有可查的分析海森！ nlm 裡沒有可查的分析梯度！ 不存在完的一對 沒有因子 不可使用輸入來確定個案數目 沒有正值機率 'nlm' 回覆了無限值 optim 回覆了無限值 非有限值 x[%d] 出現於帶寬計算 非數值引數 nlm 參數不能是負的 不是所有的引數都一樣長 循環次數超過了 %d 這個最大值 變數數目不等於變數名稱數目 需要數值參數 optim 內的目標函式長度被評估為 %d，而不是一 sm.method="spline"最多只能算 2500 行 只用了第一個元素做為變數名稱 '%s' 裡的名稱太長 不支援埠號演算法 3 或更高 qansari() 裡的概率值在[0,1]範圍外 分析海森的程式碼很有可能發生錯誤 分析梯度的程式碼很有可能發生錯誤 模型矩陣的 %d 項有問題: 沒有指定的列 rcont2 [%d,%d]: exp 下益到 0； 演算法失敗 奇異梯度 跨距太小 starma 發生錯誤編號 %d 演算法的步因子 %g 的大小被減少到小於 %g 的 'minFactor' 值 %d 項需要 %.0g 個列 項名稱太長，被縮短了 在公式右手的反應忽略不用 標準差為零 這不應該發生 所有無限值都做為 NA 來處理 不明的 'method' NULL 環境不再有用了 變數 %d 沒有因子層 變數 '%s' 應該為整數，不能是數值 變數 '%s' 不是數值 變數的長度不一樣('%s') 變數的長度不一樣(變數 %d) 變數必須是字串 模型矩陣裡不能有種類為 '%s' 的變數 需要向量值系列(多變數)