# Korean translations for mgcv package.
# Recommended/mgcv/po/R-ko.po
# Maintainer: Simon Wood <simon.wood@r-project.org>
#
# This file is distributed under the same license as the R mgcv package.
# Chel Hee Lee <chl948@mail.usask.ca>, 2013-2015.
#
# Reviewing process is in progress (06-FEB-2015)
# The original source code review is in progress (06-FEB-2015)
# QC: PASS
# Freezing on 06-FEB-2015 for R-3.1.3
#
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: R 3.1.3\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: bugs.r-project.org\n"
"POT-Creation-Date: 2016-08-19 13:28\n"
"PO-Revision-Date: 2015-02-21 16:01-0600\n"
"Last-Translator:Chel Hee Lee  <chl948@mail.usask.ca>\n"
"Language-Team: Chel Hee Lee  <chl948@mail.usask.ca>\n"
"Language: ko\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"

msgid "bam can not discretize with this nesting structure"
msgstr ""

msgid "discretization can not handle smooth ids"
msgstr ""

msgid "'family' argument seems not to be a valid family object"
msgstr "'family' 인자는 올바른 family 객체가 아닌 것 같이 보입니다."

msgid "cannot find valid starting values: please specify some"
msgstr "사용가능한 초기값을 찾을 수 없습니다.  값을 지정해 주시길 바랍니다."

msgid "Deviance = %s Iterations - %d"
msgstr "편차(deviance)= %s 반복(iterations) - %d"

msgid "Non-finite deviance"
msgstr "편차(deviance)가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다."

msgid "non-finite coefficients at iteration %d"
msgstr ""
"%d번째 반복에서 얻어진 계수(coefficients)가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니"
"다."

msgid "algorithm did not converge"
msgstr "알고리즘이 수렴하지 않습니다."

msgid "fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred"
msgstr "적합된 확률값이 수치적으로 0 또는 1 입니다."

msgid "fitted rates numerically 0 occurred"
msgstr "적합된 비율(rates)가 수치적으로 0입니다."

msgid "Too many cluster nodes to use all efficiently"
msgstr ""

msgid "iterms reset to terms"
msgstr ""

msgid "exclude ignored by discrete prediction at present"
msgstr ""

msgid "family not recognized"
msgstr "family에 대한 정보를 찾을 수 없습니다."

msgid "extended families not supported by bam"
msgstr ""

msgid "un-supported smoothness selection method"
msgstr "지원되지 않는 평활화 선택법(smoothness selection method)입니다."

msgid "discretization only available with fREML"
msgstr ""

msgid "discrete method does not use parallel cluster - use nthreads instead"
msgstr ""

msgid "min.sp not supported with fast REML computation, and ignored."
msgstr ""
"fREML(fast REML 연산)을 method로 선택한 경우 min.sp는 사용되지 않습니다."

msgid "Not enough (non-NA) data to do anything meaningful"
msgstr ""
"어떤 의미있는 작업을 하기에는 NA가 아닌 데이터의 개수가 충분하지 않습니다."

msgid "AR.start must be logical"
msgstr "AR.start는 반드시 논리형(logical)이어야 합니다."

msgid "chunk.size < number of coefficients. Reset to %d"
msgstr ""

msgid "unknown tensor constraint type"
msgstr ""

msgid "Model has more coefficients than data"
msgstr "모형(model)이 가진 계수(coefficients)가 데이터의 개수보다 많습니다."

msgid "AR1 parameter rho unused with generalized model"
msgstr ""

msgid "samfrac too small - ignored"
msgstr "samfrac의 값이 너무 작기 때문에 이용되지 않습니다."

msgid "Model can not be updated"
msgstr "모델을 업데이트할 수 없습니다."

msgid "link not available for coxph family; available link is \"identity\""
msgstr ""
"coxph 페밀리(family)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크"
"(link)는 \"identity\"입니다."

msgid "NA times supplied for cox.ph prediction"
msgstr ""

msgid "cox.ph does not yet handle offsets"
msgstr ""

msgid ""
"link not available for ordered categorical family; available links are "
"\"identity\""
msgstr ""
"순서범주형 페밀리(ordered categorical family)에 사용할 수 있는 링크(link)가 "
"아닙니다.  사용가능한 링크(link)는  \"identity\"입니다."

msgid "Must supply theta or R to ocat"
msgstr "theta 또는 R을 ocat에 제공해주어야 합니다."

msgid "values out of range"
msgstr "범위 외의 값을 가집니다."

msgid ""
"link not available for negative binomial family; available links are "
"\"identity\", \"log\" and \"sqrt\""
msgstr ""
"음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 사용할 수 없는 링크(link)입니"
"다.  사용가능한 링크(link)에는 \"identity\", \"log\" 그리고 \"sqrt\"가 있습니"
"다."

msgid "negative values not allowed for the negative binomial family"
msgstr ""
"음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 음의 값은 사용할 수 없습니다."

msgid "link \"%s\" not available for Tweedie family."
msgstr ""
"트위디 페밀리(tweedie family)에 링크(link) \"%s\"는 사용할 수 없습니다."

msgid "Tweedie p must be in interval (a,b)"
msgstr "트위디(tweedie) p는 반드시 구간 (a,b)내에 존재해야 합니다."

msgid ""
"link not available for beta regression; available links are  \"logit\", "
"\"probit\", \"cloglog\" and \"cauchit\""
msgstr ""
"베타회귀(beta regression)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능"
"한 링크(link)에는 \"logit\", \"probit\", \"cloglog\" 그리고 \"cauchit\"가 있"
"습니다. "

msgid "saturated likelihood may be inaccurate"
msgstr ""

msgid ""
"link not available for scaled t distribution; available links are \"identity"
"\", \"log\",  and \"inverse\""
msgstr ""
"스케일드 t 분포(scaled t distribution)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니"
"다.  사용가능한 링크(link)에는 \"identity\", \"log\", 그리고 \"inverse\"가 있"
"습니다."

msgid "scaled t df must be >2"
msgstr "스케일드 t 분포(scaled t)의 자유도(df)는 2보다 커야합니다."

msgid "NA values not allowed for the scaled t family"
msgstr "스케일드 t 페밀리(scaled t family)에는 NA 값을 사용할 수 없습니다."

msgid ""
"link not available for zero inflated; available link for `lambda' is only  "
"\"loga\""
msgstr ""
"영과잉(zero inflated)모형에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  "
"`lambda'에 사용할 수 있는 링크(link)는 오로지 \"loga\"입니다."

msgid "negative values not allowed for the zero inflated Poisson family"
msgstr ""
"영과잉 포아송 페밀리(zero inflated Poisson family)에는 음의 값을 사용할 수 없"
"습니다."

msgid "Non-integer response variables are not allowed with ziP"
msgstr ""

msgid "Using ziP for binary data makes no sense"
msgstr ""

msgid "fast REML optimizer reached iteration limit"
msgstr ""

msgid "Huber scale estiamte not converged"
msgstr ""

msgid "unsupported order of differentiation requested of gam.fit3"
msgstr ""

msgid "illegal `family' argument"
msgstr "`family' 인자의 값이 올바르지 않습니다."

msgid "Invalid linear predictor values in empty model"
msgstr ""

msgid "Invalid fitted means in empty model"
msgstr ""

msgid "Length of start should equal %d and correspond to initial coefs for %s"
msgstr ""
"start의 길이는 %d와 같아야 하며 %s에 대응하는 계수의 초기값을 가지고 있어야 "
"합니다."

msgid "Can't find valid starting values: please specify some"
msgstr "사용가능한 초기값을 찾을 수 없습니다.  값을 정해주시길 바랍니다."

msgid "NAs in V(mu)"
msgstr "V(mu)에서 NA가 발견되었습니다."

msgid "0s in V(mu)"
msgstr "V(mu)에서 0이 발견되었습니다."

msgid "NAs in d(mu)/d(eta)"
msgstr "d(mu)/d(eta)로부터 NA가 발견되었습니다."

msgid "No observations informative at iteration %d"
msgstr ""

msgid "Not enough informative observations."
msgstr ""

msgid "Non-finite coefficients at iteration %d"
msgstr "%d번째 반복에서 얻은 계수의 추정치가 유한(finite)하지 않습니다."

msgid ""
"no valid set of coefficients has been found:please supply starting values"
msgstr ""

msgid "Step size truncated due to divergence"
msgstr ""

msgid "inner loop 1; can't correct step size"
msgstr ""

msgid "Step size truncated: out of bounds"
msgstr ""

msgid "inner loop 2; can't correct step size"
msgstr ""

msgid "penalized deviance = %s"
msgstr ""

msgid "inner loop 3; can't correct step size"
msgstr ""

msgid "Step halved: new penalized deviance = %g"
msgstr ""

msgid ""
"Non finite derivatives. Try decreasing fit tolerance! See `epsilon' in `gam."
"contol'"
msgstr ""

msgid ""
"Non-finite derivatives. Try decreasing fit tolerance! See `epsilon' in `gam."
"contol'"
msgstr ""

msgid "Algorithm did not converge"
msgstr "알고리즘이 수렴하지 않았습니다."

msgid "Algorithm stopped at boundary value"
msgstr "알고리즘이 경계값(boundary value)에서 멈추었습니다."

msgid "deriv should be 1 or 2"
msgstr "deriv의 값은 1 또는 2이어야 합니다."

msgid "L must be a matrix."
msgstr "L은 반드시 행렬(matrix)이어야 합니다."

msgid "L must have at least as many rows as columns."
msgstr "L이 가지고 있는 행의 개수는 적어도 열의 개수만큼 있어야 합니다."

msgid "L has inconsistent dimensions."
msgstr ""

msgid "Fitting terminated with step failure - check results carefully"
msgstr ""

msgid "Iteration limit reached without full convergence - check carefully"
msgstr ""

msgid "link not implemented for extended families"
msgstr "본 페밀리(family)에 사용가능한 링크(link)가 없습니다."

msgid "fam not a family object"
msgstr "fam은 family라는 클래스를 가진 객체가 아닙니다."

msgid "unrecognized (vector?) link"
msgstr "알 수 없는 (벡터 또는) 링크입니다."

msgid "link not recognised"
msgstr "알 수 없는 링크(link)입니다."

msgid "variance function not recognized for quasi"
msgstr ""
"family에 quasi가 주어진 경우에 사용되어야 하는 분산함수(variance function)을 "
"찾을 수 없습니다."

msgid "family not recognised"
msgstr "family에 알 수 없는 값이 입력되었습니다."

msgid "'theta' must be specified"
msgstr "'theta'의 값은 반드시 주어져야 합니다."

msgid ""
"%s link not available for negative binomial family; available links are "
"\"identity\", \"log\" and \"sqrt\""
msgstr ""
"%s는 음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 사용할 수 있는 링크(link)"
"가 아닙니다.  사용가능한 링크들에는 \"identity\", \"log\" 그리고 \"sqrt\"가 "
"있습니다."

msgid "H has wrong dimension"
msgstr "H의 열과 행의 길이가 같아야 합니다."

msgid "only scalar `rho' and `theta' allowed."
msgstr "`rho'와 `theta'는 오로지 스칼라(scalar) 값만을 가질 수 있습니다."

msgid "1<a<b<2 (strict) required"
msgstr "1<a<b<2 라는 조건을 반드시 만족해야 합니다."

msgid "only scalar `p' and `phi' allowed."
msgstr "`p'와 `phi'는 오로지 스칼라(scalar) 값만을 가질 수 있습니다."

msgid "p must be in [1,2]"
msgstr "p는 반드시 구간 [1,2]내에 존재해야 합니다."

msgid "y must be strictly positive for a Gamma density"
msgstr "감마밀도(Gamma density)의 경우 y는 반드시 양수이어야 합니다."

msgid "y must be an integer multiple of phi for Tweedie(p=1)"
msgstr ""
"Tweedie(p=1)의 경우 y는 반드시 phi의 배수(integer multiple)이어야 합니다."

msgid "all.derivs only available in rho, theta parameterization"
msgstr ""

msgid "Only 1<p<=2 supported"
msgstr "p는 반드시 1<p<=2라는 조건을 만족해야 합니다."

msgid "p must be in (1,2)"
msgstr "p는 반드시 범위 (1,2) 내에 존재해야 합니다."

msgid "mean, mu, must be non negative"
msgstr "평균 mu는 음수일 수 없습니다."

msgid "scale parameter must be positive"
msgstr "척도모수(scale parameter)는 반드시 양수이어야 합니다."

msgid "emtpy models not available"
msgstr "사용할 수 있는 모형이 아닙니다 (설명변수가 없습니다)."

msgid "Length of start should equal"
msgstr "start의 길이는 "

msgid "and correspond to initial coefs for"
msgstr ""
"와 같아야 하며 다음에 상응하는 계수(coef)들에 대한 초기값을 가지고 있어야 합"
"니다."

msgid "Non-finite coefficients at iteration"
msgstr ""
"다음의 반복에서 얻어진 계수의 추정치가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다."

msgid "indefinite penalized likelihood in gam.fit5"
msgstr ""

msgid "step failed: max abs grad ="
msgstr ""

msgid "iteration limit reached: max abs grad = %g"
msgstr "최대반복(iteration limit)에 도달했습니다: max abs grad = %g"

msgid "dist not recognised"
msgstr "dist의 정보를 찾을 수 없습니다."

msgid "gaulss requires 2 links specified as character strings"
msgstr "gaulss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다."

msgid "link not available for mu parameter of gaulss"
msgstr "gaulss 모형의 모수 mu에 사용가능한 링크(link)가 아닙니다."

msgid "link not available for precision parameter of gaulss"
msgstr "gaulss 모형의 모수 precision에 사용가능한 링크(link)가 아닙니다."

#, fuzzy
msgid "number of categories must be at least 2"
msgstr "최대 반복수(iteration)는 반드시 0 보다 커야 합니다."

msgid "number of linear predictors doesn't match"
msgstr ""

msgid "response not in 0 to number of predictors + 1"
msgstr ""

msgid "ziplss requires 2 links specified as character strings"
msgstr "ziplss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다."

msgid "link not available for"
msgstr "링크는"

msgid "parameter of ziplss"
msgstr "(ziplss의 모수)에 사용할 수 없습니다."

msgid "Non-integer response variables are not allowed with ziplss"
msgstr ""

msgid "Using ziplss for binary data makes no sense"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "gevlss requires 3 links specified as character strings"
msgstr "gaulss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다."

msgid "An object of length %d does not match the required parameter size"
msgstr "object의 길이 %d는 요구되어지는 모수의 크기와 일치하지 않습니다."

msgid "NA's in pdTens factor"
msgstr "pdTens 요인(factor)내에서 NA가 발견되었습니다."

msgid "Cannot extract the matrix from an uninitialized object"
msgstr "초기화 되지 않은 object로부터 행렬을 불러올 수는 없습니다."

msgid "NA's in pdTens matrix"
msgstr "pdTens 행렬(matrix)내에서 NA가 발견되었습니다."

msgid "Cannot extract the matrix from an uninitialized pdMat object"
msgstr "초기화 되지 않은 pdMat 객체로부터 행렬을 불러올 수는 없습니다."

msgid "Cannot extract the matrix with uninitialized dimensions"
msgstr ""

msgid "An object of length"
msgstr "object의 길이"

msgid "does not match the required parameter size"
msgstr "요구되어지는 모수의 크기와 일치하지 않습니다."

msgid "Must give names when initializing pdIdnot from parameter."
msgstr ""

msgid "without a formula"
msgstr ""

msgid "Cannot extract the dimensions"
msgstr "차원정보(dimensions)을 불러올 수 없습니다."

msgid "Cannot extract the inverse from an uninitialized object"
msgstr ""

msgid "Can not convert this smooth class to a random effect"
msgstr ""

msgid "te smooths not useable with gamm4: use t2 instead"
msgstr ""

msgid "gamm can not fix only some margins of tensor product."
msgstr ""

msgid ""
"Tensor product penalty rank appears to be too low: please email Simon.Wood@R-"
"project.org with details."
msgstr ""

msgid "No data supplied to gamm.setup"
msgstr "gamm.setup에 제공된 데이터가 없습니다."

msgid ""
"gamm can not handle linked smoothing parameters (probably from use of `id' "
"or adaptive smooths)"
msgstr ""

msgid "only one level of smooth nesting is supported by gamm"
msgstr ""

msgid "side conditions not allowed for nested smooths"
msgstr ""

msgid "object does not appear to be of class lme"
msgstr ""

msgid "inner groupings not nested in outer!!"
msgstr ""

msgid "iteration %d"
msgstr "%d번째 반복입니다."

msgid "gamm not converged, try increasing niterPQL"
msgstr "gamm이 수렴하지 않았습니다. niterPQL의 올려보면 어떨까요?"

msgid "family are not designed for use with gamm!"
msgstr ""

msgid "random argument must be a *named* list."
msgstr ""
"random 인자는 개별 구성요소에 이름이 부여되어 있는 리스트(list)이어야 합니다."

msgid "all elements of random list must be named"
msgstr ""
"random 인자의 개별 구성요소에 이름이 부여되어 있는 리스트이어야 합니다."

msgid "gamm() can only handle random effects defined as named lists"
msgstr ""
"gamm()은 개별구성요소에 이름이 부여된 리스트(list)의 형식으로 입력된 랜덤효과"
"(random effects)만을 다룰 수 있습니다."

msgid ""
"gamm models must have at least 1 smooth with unknown smoothing parameter or "
"at least one other random effect"
msgstr ""

msgid "weights must be like glm weights for generalized case"
msgstr ""

msgid "Nested smooths must be fully random"
msgstr ""

msgid "sorry link not yet handled"
msgstr ""

msgid "weights ignored"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "family not implemented yet"
msgstr "family에 대한 정보를 찾을 수 없습니다."

msgid "jagam requires a file for the JAGS model specification"
msgstr ""

msgid "smoothing parameter prior choise not recognised, reset to gamma"
msgstr ""

msgid "coefficient simulation data is missing"
msgstr ""

msgid "burnin too large, reset"
msgstr ""

msgid "rho missing from simulation data edf.type reset to 2"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "residuals argument not supported"
msgstr ""
"plot.gam에 전달되는 인자 residuals의 길이가 올바르지 않아 무시되었습니다. "

#, fuzzy
msgid "unconditional argument not meaningful here"
msgstr "실행가능(feasible)한 초기모수값(initial parameters)이 아닙니다."

msgid "by.resids argument not supported"
msgstr ""

msgid "all.terms argument not supported"
msgstr ""

msgid "silly tolerance supplied"
msgstr "허용오차(tolerance)의 값이 올바르게 지정되지 않았습니다."

msgid "argument k must be positive."
msgstr "인자 k는 반드시 양수(positive)이어야 합니다."

msgid "A not square"
msgstr ""

msgid "Can not have more eigenvalues than nrow(A)"
msgstr ""
"nrow(A)의 값보다 더 많은 개수의 고유값(eigenvalues)들을 가질 수 없습니다."

msgid "nrow(M$X) != length(M$y)"
msgstr "nrow(M$X)의 값이 length(M$y)과 일치하지 않습니다."

msgid "ncol(M$X) != length(M$p)"
msgstr "ncol(M$X)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다."

msgid "length(M$w) != length(M$y)"
msgstr "length(M$w)의 값이 length(M$y)와 일치하지 않습니다."

msgid "nrow(M$Ain) != length(M$bin)"
msgstr "nrow(M$Ain)의 값이 length(M$bin)와 일치하지 않습니다."

msgid "nrow(M$Ain) != length(M$p)"
msgstr "nrow(M$Ain)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다."

msgid "initial parameters not feasible"
msgstr "실행가능(feasible)한 초기모수값(initial parameters)이 아닙니다."

msgid "initial point very close to some inequality constraints"
msgstr "부등식으로 표현된 일부 제약조건에 매우 가까이 놓여 있는 초기값입니다."

msgid "initial parameters very close to inequality constraints"
msgstr "부등식으로 표현된 제약조건에 매우 가까이 놓여 있는 초기값입니다."

msgid "ncol(M$C) != length(M$p)"
msgstr "ncol(M$C)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다."

msgid "M$S and M$off have different lengths"
msgstr "M$S의 길이가 M$off가 가진 길이와 같지 않습니다."

msgid "M$sp has different length to M$S and M$off"
msgstr "M$sp의 길이는 M$S와 M$off가 가지고 있는 길이와 다릅니다."

msgid "M$S[%d] is too large given M$off[%d]"
msgstr "M$S[%d]의 값은 주어진 M$off[%d]에 비하여 너무 큽니다."

msgid "Penalized model matrix must have no more columns than rows"
msgstr ""

msgid "Model matrix not full column rank"
msgstr ""

msgid "can't handle [[ in formula"
msgstr ""

msgid "single linear predictor indices are ignored"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "linear predictor labels out of range"
msgstr "범위 외의 값을 가집니다."

msgid "model has repeated 1-d smooths of same variable."
msgstr ""

msgid "`id' linked smooths must have same number of arguments"
msgstr ""

msgid "`rank' has wrong length in `paraPen'"
msgstr "`paraPen'내에 있는 `rank'의 길이가 올바르지 않습니다."

msgid "a parametric penalty has wrong dimension"
msgstr ""

msgid "L has wrong dimension in `paraPen'"
msgstr "`paraPen'내에 있는 L의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다."

msgid "`sp' dimension wrong in `paraPen'"
msgstr "`paraPen'내에 있는 `sp'의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다."

msgid "`sp' too short"
msgstr "`sp'의 길이가 너무 짧습니다."

msgid "No data supplied to gam.setup"
msgstr "gam.setup에 이용될 데이터가 없습니다."

msgid "paraPen not supported for multi-formula models"
msgstr ""
"여러개의 모델식(multi-formula models)을 사용하는 경우에는 paraPen을 사용할 "
"수 없습니다."

msgid "absorb.cons must be TRUE for multi-formula models"
msgstr ""
"여러개의 모델식(multi-formula models)을 사용하는 경우에 absorb.cons은 반드시 "
"TRUE이어야 합니다."

msgid "length(drop.intercept) should be equal to number of model formulas"
msgstr ""

msgid "shared offsets not allowed"
msgstr ""

msgid "dropping unidentifiable parametric terms from model"
msgstr ""

msgid "First argument is no sort of formula!"
msgstr ""
"첫번째 인자가 어떠한 종류의 formula 클래스에도 해당하지 않는 것으로 확인되었"
"습니다."

msgid "You've got no model...."
msgstr ""

msgid ""
"Later terms sharing an `id' can not have more smoothing parameters than the "
"first such term"
msgstr ""

msgid "Supplied smoothing parameter vector is too short - ignored."
msgstr ""
"제공된 평활화 모수(smoothing parameter) 벡터의 길이가 너무 짧아 사용되지 않습"
"니다."

msgid "NA's in supplied smoothing parameter vector - ignoring."
msgstr ""
"제공된 평활화 모수(smoothing parameter) 벡터내에서 NA가 발견되어 사용되지 않"
"습니다."

msgid "incorrect number of smoothing parameters supplied for a smooth term"
msgstr ""

msgid "length of min.sp is wrong."
msgstr "min.sp의 길이가 올바르지 않습니다."

msgid "NA's in min.sp."
msgstr "min.sp내에서 NA가 발견되었습니다."

msgid "elements of min.sp must be non negative."
msgstr "min.sp의 구성요소는 반드시 음수이어서는 안됩니다."

msgid "unknown outer optimization method."
msgstr "알 수 없는 최적화 방법(optimization method)입니다."

#, fuzzy
msgid "Extended Fellner Schall only implemented for general families"
msgstr "본 페밀리(family)에 사용가능한 링크(link)가 없습니다."

msgid "Please provide a single value for theta or use nb to estimate it"
msgstr ""

msgid "nlm.fd only available for GCV/UBRE"
msgstr "nlm.fd 방법은 오로지 GCV/UBRE인 경우에만 사용할 수 있습니다."

msgid "unknown optimizer"
msgstr ""

msgid "unknown smoothness selection criterion"
msgstr "알 수 없는 평활도 선택기준(smoothness selection criterion)입니다."

msgid "Reset optimizer to outer/newton"
msgstr "최적화 방법을 outer/newton으로 다시 설정합니다."

msgid "in.out incorrect: see documentation"
msgstr "in.out의 사용이 올바르지 않습니다:  도움말을 살펴보길 바랍니다."

msgid "incorrect number of linear predictors for family"
msgstr ""

msgid "nthreads must be a positive integer"
msgstr "nthreads는 반드시 양의 정수이어야 합니다."

msgid "IRLS regularizing parameter must be a non-negative number."
msgstr ""

msgid "value of epsilon must be > 0"
msgstr "epsilon의 값은 반드시 0 보다 커야 합니다."

msgid "maximum number of iterations must be > 0"
msgstr "최대 반복수(iteration)는 반드시 0 보다 커야 합니다."

msgid ""
"silly value supplied for rank.tol: reset to square root of machine precision."
msgstr ""
"rank.tol에 주어진 값은 올바르지 않습니다: reset to square root of machine "
"precision."

msgid "Model seems to contain no terms"
msgstr "모델이 아무런 항(term)도 포함하지 않는 것 같습니다."

msgid "Discrete Theta search not available with performance iteration"
msgstr ""

msgid "y must be univariate unless binomial"
msgstr ""

msgid "Length of start should equal %d and correspond to initial coefs."
msgstr ""

msgid ""
"iterative weights or data non-finite in gam.fit - regularization may help. "
"See ?gam.control."
msgstr ""

msgid "Step size truncated: out of bounds."
msgstr ""

msgid "`object' is not of class \"gam\""
msgstr "`object'는 클래스 \"gam\"가 아닙니다."

#, fuzzy
msgid "unrecognised na.action"
msgstr "알 수 없는 (벡터 또는) 링크입니다."

msgid "na.action not character or function"
msgstr ""

msgid "Smoothness uncertainty corrected covariance not available"
msgstr ""

msgid "Unknown type, reset to terms."
msgstr ""

msgid "predict.gam can only be used to predict from gam objects"
msgstr ""

msgid "newdata is a model.frame: it should contain all required variables"
msgstr ""
"newdata는 model.frame이므로 필요한 모든 변수들을 포함하고 있어야 합니다."

msgid "not all required variables have been supplied in  newdata!"
msgstr "필요한 모든 변수들을 newdata로부터 찾을 수 없습니다!"

msgid "type iterms not available for multiple predictor cases"
msgstr ""

msgid "non-existent terms requested - ignoring"
msgstr ""

msgid "non-existent exclude terms requested - ignoring"
msgstr ""

msgid "requires an object of class gam"
msgstr "클래스 gam으로부터 얻어진 객체가 필요합니다."

msgid "nothing to do for this model"
msgstr ""

msgid ""
"Pearson residuals not available for this family - returning deviance "
"residuals"
msgstr ""
"이 페밀리(family)에서는 피어슨 잔차(Pearson residuals)를 얻을 수 없어 이탈잔"
"차(deviance residuals)를 구합니다."

msgid "lambda and h should have the same length!"
msgstr "lambda와 h 모두 같은 길이를 가져야 합니다."

msgid "recov works with fitted gam objects only"
msgstr "recov 함수는 오로지 적합된 gam 객체만을 사용합니다."

msgid "m can't be in re"
msgstr "m은 re 내에 있을 수 없습니다."

msgid "p-values may give low power in some circumstances"
msgstr ""

msgid "p-values un-reliable"
msgstr ""

msgid "p-values may give very low power"
msgstr ""

msgid ""
"p-values for any terms that can be penalized to zero will be unreliable: "
"refit model to fix this."
msgstr ""

msgid "p.type!=0 is deprecated, and liable to be removed in future"
msgstr ""

msgid "The following arguments to anova.glm(..) are invalid and dropped:"
msgstr "다음의 인자들은 anova.glm(..)에 유효하지 않으므로 사용되지 않습니다: "

msgid ","
msgstr ","

msgid "un-supported test"
msgstr ""

msgid "test argument ignored"
msgstr ""

msgid "anova.gam called with non gam object"
msgstr ""

msgid "not a gam object"
msgstr "객체의 클래스가 gam이 아닙니다."

msgid "argument is not a gam object"
msgstr "인자의 클래스가 gam이 아닙니다."

msgid "S.scale vector doesn't match S list - please report to maintainer"
msgstr ""

msgid "Supplied matrix not symmetric"
msgstr "입력된 행렬은 대칭(symmetric)이 아닙니다."

msgid "singular values not returned in order"
msgstr ""

msgid "Something wrong - matrix probably not +ve semi definite"
msgstr ""

msgid "method not recognised."
msgstr "알 수 없는 method입니다."

msgid "S[[%d]] matrix is not +ve definite."
msgstr ""

msgid "dimensions of supplied w wrong."
msgstr "입력된 w의 차원(dimensions)가 올바르지 않습니다."

msgid "w different length from y!"
msgstr "w의 길이가 y의 길이와 다릅니다!"

msgid "X lost dimensions in magic!!"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "mu dimensions wrong"
msgstr "fx의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다."

#, fuzzy
msgid "something wrong with inputs to LAPACK routine"
msgstr "zlim이 올바르지 않습니다."

msgid "not positive definite"
msgstr ""

msgid "don't be silly"
msgstr ""

msgid "sd should have exactly one less entry than ld"
msgstr ""

msgid "internal error in vcorr, please report to simon.wood@r-project.org"
msgstr ""

msgid "a has wrong number of rows"
msgstr "a가 가진 행의 개수가 올바르지 않습니다."

msgid "mvn requires 2 or more dimensional data"
msgstr "mvn은 둘 이상의 차원을 가진 데이터를 필요로 합니다."

msgid "mvn does not yet handle offsets"
msgstr ""

msgid "mvn dimension error"
msgstr ""

msgid "object is not a glm or gam"
msgstr "object의 클래스가 glm 또는 gam이 아닙니다."

msgid "names of z and pc must match"
msgstr ""
"z의 구성요소에 주어진 이름들과 pc의 구성요소에 주어진 이름들은 반드시 서로 일"
"치해야 합니다."

msgid ""
"Partial residuals do not have a natural x-axis location for linear "
"functional terms"
msgstr ""

msgid "no automatic plotting for smooths of more than two variables"
msgstr ""

msgid "no automatic plotting for smooths of more than one variable"
msgstr ""

msgid "residuals argument to plot.gam is wrong length: ignored"
msgstr ""
"plot.gam에 전달되는 인자 residuals의 길이가 올바르지 않아 무시되었습니다. "

msgid "No variance estimates available"
msgstr "사용할 수 있는 분산의 추정치를 찾을 수 없습니다."

msgid "No terms to plot - nothing for plot.gam() to do."
msgstr ""

msgid "grid vectors are different lengths"
msgstr "그리드 벡터(grid vectors) g1과 g2의 길이가 서로 다릅니다."

msgid "data vectors are of different lengths"
msgstr "데이터 벡터(data vectors) d1과 d2의 길이가 서로 다릅니다."

msgid "supplied dist negative"
msgstr "입력된 dist에서 음수가 발견되었습니다."

msgid "Model does not seem to have enough terms to do anything useful"
msgstr ""

msgid "view variables must be one of %s"
msgstr "view 변수들은 반드시 %s 중에 하나 이어야 합니다."

msgid ""
"Don't know what to do with parametric terms that are not simple numeric or "
"factor variables"
msgstr ""

msgid "View variables must contain more than one value. view = c(%s,%s)."
msgstr ""

msgid "type must be \"link\" or \"response\""
msgstr "type은 반드시 \"link\" 또는 \"response\"이어야 합니다."

msgid "Something wrong with zlim"
msgstr "zlim이 올바르지 않습니다."

msgid "color scheme not recognised"
msgstr "알 수 없는 색상표(color scheme)입니다."

msgid "sorry no option for contouring with errors: try plot.gam"
msgstr ""

msgid "At least three knots required in call to mono.con."
msgstr "mono.con을 호출하기 위해서는 최소한 세개의 노트(knots)가 필요합니다."

msgid "lower bound >= upper bound in call to mono.con()"
msgstr ""
"mono.con()함수에 전달된 lower 인자의 값이 upper 인자의 값보다 크거나 같습니"
"다."

msgid "x is null"
msgstr "x는 아무런 구성요소도 가지고 있지 않습니다."

msgid "order too low"
msgstr ""

msgid "too few knots"
msgstr "노트(knots)의 개수 nk가 너무 작은 값을 가집니다."

msgid "x out of range"
msgstr "x가 범위 밖에 놓여 있습니다."

msgid "something wrong with argument d."
msgstr ""

msgid "one or more supplied k too small - reset to default"
msgstr ""

msgid "dimension of fx is wrong"
msgstr "fx의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다."

msgid "xt argument is faulty."
msgstr "인자 xt가 올바르지 않습니다."

msgid "bs wrong length and ignored."
msgstr "bs의 길이가 올바르지 않아 사용되지 않습니다."

msgid "m wrong length and ignored."
msgstr "m의 길이가 올바르지 않아 사용되지 않습니다."

msgid "Repeated variables as arguments of a smooth are not permitted"
msgstr ""

msgid "only first element of `id' used"
msgstr "`id'의 첫번째 요소만이 사용되었습니다."

msgid "supply a value for each variable for a point constraint"
msgstr ""

msgid "ord is wrong. reset to NULL."
msgstr "ord가 올바르지 않아 NULL로 설정합니다."

msgid "ord contains out of range orders (which will be ignored)"
msgstr ""

msgid "by=. not allowed"
msgstr "by=.는 사용할 수 없습니다."

msgid "s(.) not yet supported."
msgstr "s(.)는 아직 지원되지 않습니다."

msgid "argument k of s() should be integer and has been rounded"
msgstr "s()의 인자 k는 반드시 정수이어야 하므로 반올림되었습니다."

msgid "attempt to use unsuitable marginal smooth class"
msgstr ""

msgid ""
"Sorry, tensor products of smooths with multiple penalties are not supported."
msgstr ""

msgid "reparameterization unstable for margin: not done"
msgstr ""

msgid ""
"single penalty tensor product smooths are deprecated and likely to be "
"removed soon"
msgstr ""

msgid "basis not usable with reduced te"
msgstr ""

msgid "fx length wrong from t2 term: ignored"
msgstr ""

msgid "length of sp incorrect in t2: ignored"
msgstr ""

msgid "d can not be negative in call to null.space.dimension()."
msgstr "null.space.dimension()에 지정된 인자 d는 음수를 가질 수 없습니다."

msgid "arguments of smooth not same dimension"
msgstr ""

msgid "components of knots relating to a single smooth must be of same length"
msgstr ""

msgid "more knots than data in a tp term: knots ignored."
msgstr ""

msgid "basis dimension, k, increased to minimum possible"
msgstr ""

msgid "no data to predict at"
msgstr ""

msgid "Basis only handles 1D smooths"
msgstr ""

msgid "number of supplied knots != k for a cr smooth"
msgstr ""

msgid "F is missing from cr smooth - refit model with current mgcv"
msgstr ""

msgid "more knots than unique data values is not allowed"
msgstr ""

msgid "number of supplied knots != k for a cc smooth"
msgstr ""

msgid "basis dimension too small for b-spline order"
msgstr ""

msgid "knot range does not include data"
msgstr ""

msgid "there should be"
msgstr ""

msgid "supplied knots"
msgstr ""

msgid "knots supplied"
msgstr ""

msgid ""
"knot range is so wide that there is *no* information about some basis "
"coefficients"
msgstr ""

msgid "penalty order too high for basis dimension"
msgstr ""

msgid "there is *no* information about some basis coefficients"
msgstr ""

msgid "basis dimension is larger than number of unique covariates"
msgstr ""

msgid "requested non-existent derivative in B-spline penalty"
msgstr ""

msgid "fs smooths can only have one factor argument"
msgstr ""

msgid "\"fs\" smooth cannot use a multiply penalized basis (wrong basis in xt)"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "no factor supplied to fs smooth"
msgstr "gam.setup에 이용될 데이터가 없습니다."

msgid "\"fs\" terms can not be fixed here"
msgstr ""

msgid ""
"fs smooth not suitable for discretisation with more than one metric predictor"
msgstr ""

msgid "the adaptive smooth class is limited to 1 or 2 covariates."
msgstr ""

msgid "penalty basis too large for smoothing basis"
msgstr ""

msgid "penalty basis too small"
msgstr ""

msgid "random effects don't work with ids."
msgstr ""

msgid ""
"Please put term with most levels last in 're' to avoid spoiling supplied "
"penalties"
msgstr ""

#, fuzzy
msgid "supplied S matrices are wrong diminsion"
msgstr "H의 열과 행의 길이가 같아야 합니다."

msgid "MRF basis dimension set too high"
msgstr ""

msgid "data contain regions that are not contained in the knot specification"
msgstr ""

msgid ""
"penalty matrix, boundary polygons and/or neighbours list must be supplied in "
"xt"
msgstr ""

msgid "no spatial information provided!"
msgstr ""

msgid "mismatch between nb/polys supplied area names and data area names"
msgstr ""

msgid "Something wrong with auto- penalty construction"
msgstr ""

msgid "supplied penalty not square!"
msgstr ""

msgid "supplied penalty wrong dimension!"
msgstr ""

msgid "penalty column names don't match supplied area names!"
msgstr ""

msgid "Can only deal with a sphere"
msgstr ""

msgid "more knots than data in an sos term: knots ignored."
msgstr ""

msgid "more knots than data in a ds term: knots ignored."
msgstr ""

msgid ""
"A term has fewer unique covariate combinations than specified maximum "
"degrees of freedom"
msgstr ""

msgid "s value reduced"
msgstr ""

msgid "s value increased"
msgstr ""

msgid "No suitable s (i.e. m[2]) try increasing m[1]"
msgstr ""

msgid "s value modified to give continuous function"
msgstr ""

msgid "basis dimension reset to minimum possible"
msgstr ""

msgid "incorrect arguments to GP smoother"
msgstr ""

msgid "more knots than data in an ms term: knots ignored."
msgstr ""

msgid "smooth objects should not have a qrc attribute."
msgstr ""

msgid "unimplemented sparse constraint type requested"
msgstr ""

msgid ""
"handling `by' variables in smooth constructors may not work with the "
"summation convention"
msgstr ""

msgid "Can't find by variable"
msgstr "by 변수(variable)를 찾을 수 없습니다."

msgid ""
"sweep and drop constraints unlikely to work well with self handling of by "
"vars"
msgstr ""

msgid "factor `by' variables can not be used with matrix arguments."
msgstr ""

msgid "`by' variable must be same dimension as smooth arguments"
msgstr ""

msgid "Number of prediction and fit constraints must match"
msgstr ""

msgid "x and y must be same length"
msgstr "x의 길이와 y의 길이는 반드시 같아야 합니다."

msgid "variable names don't match boundary names"
msgstr ""

msgid "x and y not same length"
msgstr "x의 길이가 y의 길이와 같지 않습니다."

msgid "bnd must be a list."
msgstr "bnd는 반드시 리스트(list)이어야 합니다."

msgid "lengths of k and bnd are not compatible."
msgstr "k의 길이와 bnd의 길이가 서로 일치하지 않습니다."

msgid "attempt to select non existent basis function"
msgstr ""

msgid "coefficient vector wrong length"
msgstr ""

msgid "knots must be specified for soap"
msgstr ""

msgid "soap films are bivariate only"
msgstr ""

msgid "need at least one interior knot"
msgstr "최소한 하나 이상의 내부 노트(interior knot)가 필요합니다."

msgid "can't soap smooth without a boundary"
msgstr ""

msgid "bnd must be a list of boundary loops"
msgstr ""

msgid "faulty bnd"
msgstr ""

msgid "k and bnd lengths are inconsistent"
msgstr "k와 bnd의 길이가 서로 일치하지 않습니다."

msgid "data outside soap boundary"
msgstr ""

msgid "no free coefs in sf smooth"
msgstr ""

msgid "only deals with 2D case"
msgstr "2차원(2D)인 경우만을 다룰 수 있습니다."

msgid "not enough unique values to find k nearest"
msgstr ""

msgid "cubic spline only deals with 1D data"
msgstr ""
"삼차 스플라인(cubic spline)은 오로지 1차원 데이터(1D data)만을 다룹니다."

msgid "object not fully initialized"
msgstr "완전히 초기화된 object가 아닙니다."

#~ msgid "non-finite coefficients at iteration"
#~ msgstr ""
#~ "다음의 반복단계에서 얻어진 계수(coefficients)의 값이 유한(finite)하지 않습"
#~ "니다."

#~ msgid "sparse=TRUE not supported with fast REML, reset to REML."
#~ msgstr ""
#~ "sparse=TRUE인 경우 method는 fREML(fast REML)을 사용할 수 없으므로 REML을 "
#~ "사용합니다."

#~ msgid "Pearson scale estimate maybe unstable. See ?gam.scale."
#~ msgstr ""
#~ "피어슨 척도 (Pearson scale)에 대한 추정치가 안정적(stable)이지 않은 것 같"
#~ "습니다.  ?gam.scale을 확인해 보시길 바랍니다."

#~ msgid "nlm.fd not available with negative binomial Theta estimation"
#~ msgstr "nlm.fd 방법은 음이항분포의 Theta 추정에 사용할 수 없습니다."

#~ msgid ""
#~ "only outer methods `newton' & `bfgs' supports `negbin' family and theta "
#~ "selection: reset"
#~ msgstr ""
#~ "오로지 `newton'와 `bfgs' 방법만이 `negbin' 페밀리와 theta 선택에 사용될 "
#~ "수 있습니다: reset"

#~ msgid "x has no row attribute"
#~ msgstr "x는 행속성(row attribute)를 가지고 있지 않습니다."

#~ msgid "x has no col attribute"
#~ msgstr "x는 열속성(col attribute)를 가지고 있지 않습니다."