R 3.1.3 - en to ko translation catalogue (177 entries)

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

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
ko: 'family' 인자는 올바른 family 객체가 아닌 것 같이 보입니다.

en: 'theta' must be specified
ko: 'theta'의 값은 반드시 주어져야 합니다.

en: 0s in V(mu)
ko: V(mu)에서 0이 발견되었습니다.

en: 1<a<b<2 (strict) required
ko: 1<a<b<2 라는 조건을 반드시 만족해야 합니다.

en: AR.start must be logical
ko: AR.start는 반드시 논리형(logical)이어야 합니다.

en: Algorithm did not converge
ko: 알고리즘이 수렴하지 않았습니다.

en: Algorithm stopped at boundary value
ko: 알고리즘이 경계값(boundary value)에서 멈추었습니다.

en: An object of length
ko: object의 길이

en: An object of length %d does not match the required parameter size
ko: object의 길이 %d는 요구되어지는 모수의 크기와 일치하지 않습니다.

en: At least three knots required in call to mono.con.
ko: mono.con을 호출하기 위해서는 최소한 세개의 노트(knots)가 필요합니다.

en: Can not have more eigenvalues than nrow(A)
ko: nrow(A)의 값보다 더 많은 개수의 고유값(eigenvalues)들을 가질 수 없습니다.

en: Can't find by variable
ko: by 변수(variable)를 찾을 수 없습니다.

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

en: Cannot extract the dimensions
ko: 차원정보(dimensions)을 불러올 수 없습니다.

en: Cannot extract the matrix from an uninitialized object
ko: 초기화 되지 않은 object로부터 행렬을 불러올 수는 없습니다.

en: Cannot extract the matrix from an uninitialized pdMat object
ko: 초기화 되지 않은 pdMat 객체로부터 행렬을 불러올 수는 없습니다.

en: Deviance = %s Iterations - %d
ko: 편차(deviance)= %s 반복(iterations) - %d

en: First argument is no sort of formula!
ko: 첫번째 인자가 어떠한 종류의 formula 클래스에도 해당하지 않는 것으로 확인되었습니다.

en: H has wrong dimension
ko: H의 열과 행의 길이가 같아야 합니다.

en: L has wrong dimension in `paraPen'
ko: `paraPen'내에 있는 L의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다.

en: L must be a matrix.
ko: L은 반드시 행렬(matrix)이어야 합니다.

en: L must have at least as many rows as columns.
ko: L이 가지고 있는 행의 개수는 적어도 열의 개수만큼 있어야 합니다.

en: Length of start should equal
ko: start의 길이는

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

en: M$S and M$off have different lengths
ko: M$S의 길이가 M$off가 가진 길이와 같지 않습니다.

en: M$S[%d] is too large given M$off[%d]
ko: M$S[%d]의 값은 주어진 M$off[%d]에 비하여 너무 큽니다.

en: M$sp has different length to M$S and M$off
ko: M$sp의 길이는 M$S와 M$off가 가지고 있는 길이와 다릅니다.

en: Model can not be updated
ko: 모델을 업데이트할 수 없습니다.

en: Model has more coefficients than data
ko: 모형(model)이 가진 계수(coefficients)가 데이터의 개수보다 많습니다.

en: Model seems to contain no terms
ko: 모델이 아무런 항(term)도 포함하지 않는 것 같습니다.

en: Must supply theta or R to ocat
ko: theta 또는 R을 ocat에 제공해주어야 합니다.

en: NA values not allowed for the scaled t family
ko: 스케일드 t 페밀리(scaled t family)에는 NA 값을 사용할 수 없습니다.

en: NA's in min.sp.
ko: min.sp내에서 NA가 발견되었습니다.

en: NA's in pdTens factor
ko: pdTens 요인(factor)내에서 NA가 발견되었습니다.

en: NA's in pdTens matrix
ko: pdTens 행렬(matrix)내에서 NA가 발견되었습니다.

en: NA's in supplied smoothing parameter vector - ignoring.
ko: 제공된 평활화 모수(smoothing parameter) 벡터내에서 NA가 발견되어 사용되지 않습니다.

en: NAs in V(mu)
ko: V(mu)에서 NA가 발견되었습니다.

en: NAs in d(mu)/d(eta)
ko: d(mu)/d(eta)로부터 NA가 발견되었습니다.

en: No data supplied to gam.setup
ko: gam.setup에 이용될 데이터가 없습니다.

en: No data supplied to gamm.setup
ko: gamm.setup에 제공된 데이터가 없습니다.

en: No variance estimates available
ko: 사용할 수 있는 분산의 추정치를 찾을 수 없습니다.

en: Non-finite coefficients at iteration
ko: 다음의 반복에서 얻어진 계수의 추정치가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다.

en: Non-finite coefficients at iteration %d
ko: %d번째 반복에서 얻은 계수의 추정치가 유한(finite)하지 않습니다.

en: Non-finite deviance
ko: 편차(deviance)가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다.

en: Not enough (non-NA) data to do anything meaningful
ko: 어떤 의미있는 작업을 하기에는 NA가 아닌 데이터의 개수가 충분하지 않습니다.

en: Only 1<p<=2 supported
ko: p는 반드시 1<p<=2라는 조건을 만족해야 합니다.

en: Pearson residuals not available for this family - returning deviance residuals
ko: 이 페밀리(family)에서는 피어슨 잔차(Pearson residuals)를 얻을 수 없어 이탈잔차(deviance residuals)를 구합니다.

en: Reset optimizer to outer/newton
ko: 최적화 방법을 outer/newton으로 다시 설정합니다.

en: Something wrong with zlim
ko: zlim이 올바르지 않습니다.

en: Supplied matrix not symmetric
ko: 입력된 행렬은 대칭(symmetric)이 아닙니다.

en: Supplied smoothing parameter vector is too short - ignored.
ko: 제공된 평활화 모수(smoothing parameter) 벡터의 길이가 너무 짧아 사용되지 않습니다.

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

en: Tweedie p must be in interval (a,b)
ko: 트위디(tweedie) p는 반드시 구간 (a,b)내에 존재해야 합니다.

en: `object' is not of class "gam"
ko: `object'는 클래스 "gam"가 아닙니다.

en: `rank' has wrong length in `paraPen'
ko: `paraPen'내에 있는 `rank'의 길이가 올바르지 않습니다.

en: `sp' dimension wrong in `paraPen'
ko: `paraPen'내에 있는 `sp'의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다.

en: `sp' too short
ko: `sp'의 길이가 너무 짧습니다.

en: a has wrong number of rows
ko: a가 가진 행의 개수가 올바르지 않습니다.

en: absorb.cons must be TRUE for multi-formula models
ko: 여러개의 모델식(multi-formula models)을 사용하는 경우에 absorb.cons은 반드시 TRUE이어야 합니다.

en: algorithm did not converge
ko: 알고리즘이 수렴하지 않습니다.

en: all elements of random list must be named
ko: random 인자의 개별 구성요소에 이름이 부여되어 있는 리스트이어야 합니다.

en: and correspond to initial coefs for
ko: 와 같아야 하며 다음에 상응하는 계수(coef)들에 대한 초기값을 가지고 있어야 합니다.

en: argument is not a gam object
ko: 인자의 클래스가 gam이 아닙니다.

en: argument k must be positive.
ko: 인자 k는 반드시 양수(positive)이어야 합니다.

en: argument k of s() should be integer and has been rounded
ko: s()의 인자 k는 반드시 정수이어야 하므로 반올림되었습니다.

en: bnd must be a list.
ko: bnd는 반드시 리스트(list)이어야 합니다.

en: bs wrong length and ignored.
ko: bs의 길이가 올바르지 않아 사용되지 않습니다.

en: by=. not allowed
ko: by=.는 사용할 수 없습니다.

en: cannot find valid starting values: please specify some
ko: 사용가능한 초기값을 찾을 수 없습니다.  값을 지정해 주시길 바랍니다.

en: color scheme not recognised
ko: 알 수 없는 색상표(color scheme)입니다.

en: cubic spline only deals with 1D data
ko: 삼차 스플라인(cubic spline)은 오로지 1차원 데이터(1D data)만을 다룹니다.

en: d can not be negative in call to null.space.dimension().
ko: null.space.dimension()에 지정된 인자 d는 음수를 가질 수 없습니다.

en: data vectors are of different lengths
ko: 데이터 벡터(data vectors) d1과 d2의 길이가 서로 다릅니다.

en: deriv should be 1 or 2
ko: deriv의 값은 1 또는 2이어야 합니다.

en: dimension of fx is wrong
ko: fx의 차원(dimension)이 올바르지 않습니다.

en: dimensions of supplied w wrong.
ko: 입력된 w의 차원(dimensions)가 올바르지 않습니다.

en: dist not recognised
ko: dist의 정보를 찾을 수 없습니다.

en: does not match the required parameter size
ko: 요구되어지는 모수의 크기와 일치하지 않습니다.

en: elements of min.sp must be non negative.
ko: min.sp의 구성요소는 반드시 음수이어서는 안됩니다.

en: emtpy models not available
ko: 사용할 수 있는 모형이 아닙니다 (설명변수가 없습니다).

en: fam not a family object
ko: fam은 family라는 클래스를 가진 객체가 아닙니다.

en: family not recognised
ko: family에 알 수 없는 값이 입력되었습니다.

en: family not recognized
ko: family에 대한 정보를 찾을 수 없습니다.

en: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
ko: 적합된 확률값이 수치적으로 0 또는 1 입니다.

en: fitted rates numerically 0 occurred
ko: 적합된 비율(rates)가 수치적으로 0입니다.

en: gamm not converged, try increasing niterPQL
ko: gamm이 수렴하지 않았습니다. niterPQL의 올려보면 어떨까요?

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

en: gaulss requires 2 links specified as character strings
ko: gaulss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다.

en: grid vectors are different lengths
ko: 그리드 벡터(grid vectors) g1과 g2의 길이가 서로 다릅니다.

en: illegal `family' argument
ko: `family' 인자의 값이 올바르지 않습니다.

en: in.out incorrect: see documentation
ko: in.out의 사용이 올바르지 않습니다:  도움말을 살펴보길 바랍니다.

en: initial parameters not feasible
ko: 실행가능(feasible)한 초기모수값(initial parameters)이 아닙니다.

en: initial parameters very close to inequality constraints
ko: 부등식으로 표현된 제약조건에 매우 가까이 놓여 있는 초기값입니다.

en: initial point very close to some inequality constraints
ko: 부등식으로 표현된 일부 제약조건에 매우 가까이 놓여 있는 초기값입니다.

en: iteration %d
ko: %d번째 반복입니다.

en: iteration limit reached: max abs grad = %g
ko: 최대반복(iteration limit)에 도달했습니다: max abs grad = %g

en: k and bnd lengths are inconsistent
ko: k와 bnd의 길이가 서로 일치하지 않습니다.

en: lambda and h should have the same length!
ko: lambda와 h 모두 같은 길이를 가져야 합니다.

en: length of min.sp is wrong.
ko: min.sp의 길이가 올바르지 않습니다.

en: length(M$w) != length(M$y)
ko: length(M$w)의 값이 length(M$y)와 일치하지 않습니다.

en: lengths of k and bnd are not compatible.
ko: k의 길이와 bnd의 길이가 서로 일치하지 않습니다.

en: link "%s" not available for Tweedie family.
ko: 트위디 페밀리(tweedie family)에 링크(link) "%s"는 사용할 수 없습니다.

en: link not available for
ko: 링크는

en: link not available for beta regression; available links are  "logit", "probit", "cloglog" and "cauchit"
ko: 베타회귀(beta regression)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크(link)에는 "logit", "probit", "cloglog" 그리고 "cauchit"가 있습니다.

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

en: link not available for mu parameter of gaulss
ko: gaulss 모형의 모수 mu에 사용가능한 링크(link)가 아닙니다.

en: link not available for negative binomial family; available links are "identity", "log" and "sqrt"
ko: 음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 사용할 수 없는 링크(link)입니다.  사용가능한 링크(link)에는 "identity", "log" 그리고 "sqrt"가 있습니다.

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

en: link not available for precision parameter of gaulss
ko: gaulss 모형의 모수 precision에 사용가능한 링크(link)가 아닙니다.

en: link not available for scaled t distribution; available links are "identity", "log",  and "inverse"
ko: 스케일드 t 분포(scaled t distribution)에 사용할 수 있는 링크(link)가 아닙니다.  사용가능한 링크(link)에는 "identity", "log", 그리고 "inverse"가 있습니다.

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

en: link not implemented for extended families
ko: 본 페밀리(family)에 사용가능한 링크(link)가 없습니다.

en: link not recognised
ko: 알 수 없는 링크(link)입니다.

en: lower bound >= upper bound in call to mono.con()
ko: mono.con()함수에 전달된 lower 인자의 값이 upper 인자의 값보다 크거나 같습니다.

en: m can't be in re
ko: m은 re 내에 있을 수 없습니다.

en: m wrong length and ignored.
ko: m의 길이가 올바르지 않아 사용되지 않습니다.

en: maximum number of iterations must be > 0
ko: 최대 반복수(iteration)는 반드시 0 보다 커야 합니다.

en: mean, mu, must be non negative
ko: 평균 mu는 음수일 수 없습니다.

en: method not recognised.
ko: 알 수 없는 method입니다.

en: min.sp not supported with fast REML computation, and ignored.
ko: fREML(fast REML 연산)을 method로 선택한 경우 min.sp는 사용되지 않습니다.

en: mvn requires 2 or more dimensional data
ko: mvn은 둘 이상의 차원을 가진 데이터를 필요로 합니다.

en: names of z and pc must match
ko: z의 구성요소에 주어진 이름들과 pc의 구성요소에 주어진 이름들은 반드시 서로 일치해야 합니다.

en: ncol(M$C) != length(M$p)
ko: ncol(M$C)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다.

en: ncol(M$X) != length(M$p)
ko: ncol(M$X)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다.

en: need at least one interior knot
ko: 최소한 하나 이상의 내부 노트(interior knot)가 필요합니다.

en: negative values not allowed for the negative binomial family
ko: 음이항분포 페밀리(negative binomial family)에 음의 값은 사용할 수 없습니다.

en: negative values not allowed for the zero inflated Poisson family
ko: 영과잉 포아송 페밀리(zero inflated Poisson family)에는 음의 값을 사용할 수 없습니다.

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

en: nlm.fd only available for GCV/UBRE
ko: nlm.fd 방법은 오로지 GCV/UBRE인 경우에만 사용할 수 있습니다.

en: non-finite coefficients at iteration %d
ko: %d번째 반복에서 얻어진 계수(coefficients)가 유한(finite)한 값을 가지지 않습니다.

en: not a gam object
ko: 객체의 클래스가 gam이 아닙니다.

en: not all required variables have been supplied in  newdata!
ko: 필요한 모든 변수들을 newdata로부터 찾을 수 없습니다!

en: nrow(M$Ain) != length(M$bin)
ko: nrow(M$Ain)의 값이 length(M$bin)와 일치하지 않습니다.

en: nrow(M$Ain) != length(M$p)
ko: nrow(M$Ain)의 값이 length(M$p)와 일치하지 않습니다.

en: nrow(M$X) != length(M$y)
ko: nrow(M$X)의 값이 length(M$y)과 일치하지 않습니다.

en: nthreads must be a positive integer
ko: nthreads는 반드시 양의 정수이어야 합니다.

en: object is not a glm or gam
ko: object의 클래스가 glm 또는 gam이 아닙니다.

en: object not fully initialized
ko: 완전히 초기화된 object가 아닙니다.

en: only deals with 2D case
ko: 2차원(2D)인 경우만을 다룰 수 있습니다.

en: only first element of `id' used
ko: `id'의 첫번째 요소만이 사용되었습니다.

en: only scalar `p' and `phi' allowed.
ko: `p'와 `phi'는 오로지 스칼라(scalar) 값만을 가질 수 있습니다.

en: only scalar `rho' and `theta' allowed.
ko: `rho'와 `theta'는 오로지 스칼라(scalar) 값만을 가질 수 있습니다.

en: ord is wrong. reset to NULL.
ko: ord가 올바르지 않아 NULL로 설정합니다.

en: p must be in (1,2)
ko: p는 반드시 범위 (1,2) 내에 존재해야 합니다.

en: p must be in [1,2]
ko: p는 반드시 구간 [1,2]내에 존재해야 합니다.

en: paraPen not supported for multi-formula models
ko: 여러개의 모델식(multi-formula models)을 사용하는 경우에는 paraPen을 사용할 수 없습니다.

en: parameter of ziplss
ko: (ziplss의 모수)에 사용할 수 없습니다.

en: random argument must be a *named* list.
ko: random 인자는 개별 구성요소에 이름이 부여되어 있는 리스트(list)이어야 합니다.

en: recov works with fitted gam objects only
ko: recov 함수는 오로지 적합된 gam 객체만을 사용합니다.

en: requires an object of class gam
ko: 클래스 gam으로부터 얻어진 객체가 필요합니다.

en: residuals argument to plot.gam is wrong length: ignored
ko: plot.gam에 전달되는 인자 residuals의 길이가 올바르지 않아 무시되었습니다.

en: s(.) not yet supported.
ko: s(.)는 아직 지원되지 않습니다.

en: samfrac too small - ignored
ko: samfrac의 값이 너무 작기 때문에 이용되지 않습니다.

en: scale parameter must be positive
ko: 척도모수(scale parameter)는 반드시 양수이어야 합니다.

en: silly tolerance supplied
ko: 허용오차(tolerance)의 값이 올바르게 지정되지 않았습니다.

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

en: supplied dist negative
ko: 입력된 dist에서 음수가 발견되었습니다.

en: too few knots
ko: 노트(knots)의 개수 nk가 너무 작은 값을 가집니다.

en: type must be "link" or "response"
ko: type은 반드시 "link" 또는 "response"이어야 합니다.

en: un-supported smoothness selection method
ko: 지원되지 않는 평활화 선택법(smoothness selection method)입니다.

en: unknown outer optimization method.
ko: 알 수 없는 최적화 방법(optimization method)입니다.

en: unknown smoothness selection criterion
ko: 알 수 없는 평활도 선택기준(smoothness selection criterion)입니다.

en: unrecognized (vector?) link
ko: 알 수 없는 (벡터 또는) 링크입니다.

en: value of epsilon must be > 0
ko: epsilon의 값은 반드시 0 보다 커야 합니다.

en: values out of range
ko: 범위 외의 값을 가집니다.

en: variance function not recognized for quasi
ko: family에 quasi가 주어진 경우에 사용되어야 하는 분산함수(variance function)을 찾을 수 없습니다.

en: view variables must be one of %s
ko: view 변수들은 반드시 %s 중에 하나 이어야 합니다.

en: w different length from y!
ko: w의 길이가 y의 길이와 다릅니다!

en: x and y must be same length
ko: x의 길이와 y의 길이는 반드시 같아야 합니다.

en: x and y not same length
ko: x의 길이가 y의 길이와 같지 않습니다.

en: x is null
ko: x는 아무런 구성요소도 가지고 있지 않습니다.

en: x out of range
ko: x가 범위 밖에 놓여 있습니다.

en: xt argument is faulty.
ko: 인자 xt가 올바르지 않습니다.

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

en: y must be strictly positive for a Gamma density
ko: 감마밀도(Gamma density)의 경우 y는 반드시 양수이어야 합니다.

en: ziplss requires 2 links specified as character strings
ko: ziplss 모형은 문자열로 표현된 2개의 링크(link)를 필요로 합니다.
