R 2.3.0 - en to pt translation catalogue (638 entries)

en: %d factors is too many for %d variables
pt: %d fatores são muito para %d variáveis

en: %d missing values deleted
pt: %d valores faltantes descartados

en: %d responses, but only %d variables
pt: %d respostas, mas somente %d variáveis

en: ' ignored
pt: ' ignorado

en: '%s' cannot be of mode '%s'
pt: '%s' não pode ser do modo '%s'

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
pt: 'ColSideColors' deve ser um vetor de caracteres de comprimento ncol(x)

en: 'FUN' must always return a scalar
pt: 'FUN' deve sempre retornar um escalar

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
pt: 'P.values' é TRUE, mas 'has.Pvalue' não

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
pt: 'RowSideColors' deve ser um vetor de caracteres de comprimento  nrow(x)

en: 'V' is not a square numeric matrix
pt: 'V' não é uma matriz numérica quadrada

en: 'X' is not a dendrogram
pt: 'X' não é um dendograma

en: 'X' matrix has %d responses, 'Y' has %d responses
pt: matriz 'X' tem %d respostas, 'Y' tem %d respostas

en: 'X' matrix was collinear
pt: matriz 'X' colinear

en: 'acf' must be of length two or more
pt: 'acf' deve ter comprimento dois ou mais

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval.
pt: 'alpha', 'beta' e 'gamma' devem estar no intervalo unitário.

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
pt: 'anova' só está definida para seqüências de objetos "nls"

en: 'anova' object must have colnames
pt: objeto 'anova' deve ter nomes de colunas

en: 'approx' requires n >= 1
pt: 'approx' requer n >= 1

en: 'ar' part of model is not stationary
pt: parte 'ar' do modelo é não-estacionária

en: 'bw' is not positive.
pt: 'bw' não é positivo

en: 'by' must be a list
pt: 'by' deve ser uma lista

en: 'centers' must be a number or a matrix
pt: 'centers' deve ser um número ou uma matriz

en: 'coef' does not have the correct length
pt: 'coef' não tem o comprimento correto

en: 'coef' must be a vector
pt: 'coef' deve ser um vetor

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
pt: 'coef' deve definir um contraste, ou seja, sua soma deve ser 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
pt: 'coef' deve ter o mesmo comprimento que 'contrast.obj'

en: 'col.vars' missing or incorrect
pt: 'col.vars' ausente ou incorreto

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
pt: 'conf.level' deve ser um único número entre 0 e 1

en: 'covmat' is not a valid covariance list
pt: 'covmat' não é uma lista de covariância válida

en: 'covmat' is of unknown type
pt: 'covmat' é de tipo desconhecido

en: 'cterms' argument must match terms in model object
pt: argumento 'cterms' deve corresponder aos termos do objeto do modelo

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
pt: 'cutpoints' devem ser distintos em 0 < cuts < 1, mas são =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
pt: 'cutponts' devem ser distintis, mas são =

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
pt: 'data' deve ser um data.frame, não uma matriz ou array

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
pt: 'degree' deve ser 0, 1 ou 2

en: 'degree' must be at least 1
pt: 'degree' deve ser pelo menos 1

en: 'degree' must be less than number of points
pt: 'degree' deve ser menor que o número de pontos

en: 'deriv' must be between 0 and 3
pt: 'deriv' deve estar entre 0 e 3

en: 'end' value not changed
pt: valor 'end' não foi mudado

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
pt: argumento 'family' não parece ser um objeto family válido

en: 'family' not recognized
pt: 'family' não reconhecido

en: 'file' must be a character string or connection
pt: 'file' deve ser uma string de caracteres ou conexão

en: 'filter' is longer than time series
pt: 'filter' é mais longo que a série temporal

en: 'formula' has '.' in both left and right hand side
pt: 'formula' tem '.' em ambos os lados (direito e esquerdo)

en: 'formula' missing
pt: 'formula' faltante

en: 'formula' missing or incorrect
pt: 'formula' ausente ou incorreto

en: 'formula' missing or invalid
pt: 'formula' ausente ou inválido

en: 'formula' must have both left and right hand sides
pt: 'formula' deve ter tanto o lado direito quando o esquerdo

en: 'frequency' and 'deltat' are both supplied and are inconsistent
pt: 'frequency' e 'deltat' foram especificados simultaneamente e são inconsistentes

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
pt: 'hybrid' é ignorado para uma tabela 2 x 2

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
pt: 'id.n' deve estar em {1,...,%d}

en: 'init' is of the wrong length
pt: 'init' tem comprimento errado

en: 'init'; must have 1 or %d cols
pt: 'init'; deve ter 1 ou %d colunas

en: 'iter.max' must be positive
pt: 'iter.max' deve ser positivo

en: 'k' and 'h' must be a scalar
pt: 'k' e 'h' devem ser escalares

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to
pt: 'k' é maior que 'n'! Mudando 'k' para

en: 'k' is not a kernel
pt: 'k' não é um kernel

en: 'k' is not an integer
pt: 'k' não é um inteiro

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
pt: 'k' deve estar em {1, 2, ... n - 1}

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to
pt: 'k' deve ser impar! Mudando 'k' para

en: 'k' must be positive
pt: 'k' deve ser positivo

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
pt: 'kernapply' não está disponível para o objeto 'x'

en: 'lag.max' must be at least 1
pt: 'lag.max' deve ser pelo menos 1

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
pt: 'low' e 'high' não podem ser TRUE ao mesmo tempo

en: 'm' is less than 1
pt: 'm' é menor que 1

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
pt: 'm' deve ser numérico com inteiros não-negativos

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
pt: 'main' deve ser TRUE, FALSE, NULL ou caractere (vetor).

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
pt: 'margins' deve ser um vetor numérico de comprimento 2

en: 'merge' and 'height' do not fit!
pt: 'merge' e 'height' não se ajustam!

en: 'merge' component in dendrogram must be integer
pt: componente 'merge' no dendograma deve ser inteiro

en: 'mlm' objects with weights are not supported
pt: objetos 'mlm' com pesos não são suportados

en: 'model$order' must be of length 3
pt: 'model$order' deve ter comprimento 3

en: 'model' must be list
pt: 'model' deve ser uma lista

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
pt: 'model.tables' não implementado para múltiplas respostas

en: 'mu' must be a single number
pt: 'mu' deve ser um único número

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
pt: 'mult' deve ser inteiro >=2 , tipicamente = 30

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
pt: 'n' deve ser um inteiro positivo >= 'x'

en: 'newdata' does not contain the variables needed
pt: 'newdata' não contem as variáveis necessárias

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
pt: 'newdata' não tem colunas nomeadas correspondendo a um ou mais das colunas originais

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
pt: 'newdata' não tem o número correto de colunas

en: 'newdata' had %d rows but variable(s) found have %d rows
pt: 'newdata' tem  %d linhas mas variável(eis) encontradas tem %d linhass

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
pt: 'newdata' deve ser uma matriz um data frame

en: 'nknots' must be numeric <= n
pt: 'nkots' deve ser numérico <= n

en: 'nterms' is missing with no default
pt: 'nterms' ausente, sem padrão

en: 'object' does not include an error 'qr' component
pt: 'object' não tem um componente de erro 'qr'

en: 'object' has no 'effects' component
pt: 'object' não tem componente 'effects'

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
pt: 'or' deve ser um único número entre 0 e Inf

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
pt: 'order' deve ser um vetor numérico não negativo de comprimento 3

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
pt: 'order.dendrogram' requer um dendrograma

en: 'order.max' must be >= 0
pt: 'order.max' deve ser >= 0

en: 'order.max' must be >= 1
pt: 'order.max' deve ser >= 1

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
pt: 'p' deve ser um único número entre 0 e 1

en: 'p' must be between 0 and 0.5
pt: 'p' deve estar entre 0 e 0.5

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
pt: 'p' deve ter o mesmo comprimento que 'x' e 'n'

en: 'params' has wrong length
pt: 'params' tem comprimento errado

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
pt: 'plot.stepfun' chamada com o tipo de argumento 'x' errado

en: 'ppr' applies only to numerical variables
pt: 'ppr' se aplica apenas a valores numéricos

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
pt: 'princomp' só pode ser usado com mais unidades do que variáveis

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
pt: 'print.level' deve estar em {0,1,2}

en: 'prob' and 'mu' both specified
pt: ambos 'prob' e 'mu' especificados

en: 'probs' outside [0,1]
pt: 'probs' fora de [0,1]

en: 'proj' is not implemented for "mlm" fits
pt: 'proj' não está implementado para "mlm" fits

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
pt: 'proj' não está implementado para múltiplas respostas

en: 'r' is less than 0
pt: 'r' é menor que 0

en: 'r' is less than 1
pt: 'r' é menor que 1

en: 'ratio' must be a single positive number
pt: 'ratio' deve ser um único número positivo

en: 'ref' must be an existing level
pt: 'ref' deve ser um nível existente

en: 'relevel' only for factors
pt: 'relevel' somente possível para fatores

en: 'row.var.names' missing
pt: 'row.var.names' ausente

en: 'scale' is outside [0, 1]
pt: 'scale' fora do intervalo [0,1]

en: 'scores' argument is of the wrong length
pt: argumento 'scores' tem comprimento errado

en: 'scores' must all be different numbers
pt: 'scores' deve ser composto de números distintos

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
pt: 'se.fit' ainda não implementado para modelos multivariados

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
pt: 'seasonal$order' deve ser um vetor numérico não negativo de comprimento 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
pt: 'seasonal' deve ser uma lista com o componente 'order'

en: 'sig.level' must be numeric in [0, 1]
pt: 'sig.level' deve ser numérico em [0, 1]

en: 'span' must be between 0 and 1.
pt: 'span' deve estar entre 0 e 1.

en: 'start' and 'table' must be same length
pt: 'start e 'table' devem ter o mesmo comprimento

en: 'start' cannot be after 'end'
pt: 'start' não pode ser depois de 'end'

en: 'start' must have %d rows
pt: 'start' deve ter %d linhas

en: 'start' value not changed
pt: 'valor 'start' não foi mudado

en: 'start.innov' is too short: need %d points
pt: 'start.innov' é muito curto: são necessários %d pontos

en: 'times' is wrong length
pt: 'times' tem o comprimento errado

en: 'ts' object must have one or more observations
pt: objeto 'ts' deve ter uma ou mais observações

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
pt: 'variance' "%s" é inválida: válores possíveis são "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" e "constant"

en: 'varying' arguments must be the same length
pt: argumentos 'variying' devem ter o mesmo comprimento

en: 'varying' has wrong length
pt: 'varying' tem comprimento errado

en: 'varying' must be in 1:length(pars)
pt: 'varying' deve estar em 1:length(pars)

en: 'varying' must be logical, integer or character
pt: 'varying' deve ser lógico, inteiro ou caractere

en: 'vec' contains NAs
pt: 'vec' contem NAs

en: 'vec' must be sorted non-decreasingly
pt: 'vec' deve ser ordenado de maneira não decrescente

en: 'weights' must all be finite
pt: os elementos de 'weights' devem ser todos finito

en: 'weights' must not be negative
pt: 'weights' não pode ser negativo

en: 'which' must be in 1:6
pt: 'which' deve estar em 1:6

en: 'which' specified no factors
pt: 'which' não especificou fator algum

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
pt: 'which' especificou alguns elementos diferentes de fatores que serão descartados

en: 'x' and 'g' must have the same length
pt: 'x' e 'g' devem ter o mesmo comprimento

en: 'x' and 'n' must have the same length
pt: 'x' e 'n' devem ter o mesmo comprimento

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
pt: 'x' e 'p' devem ter o mesmo número de elementos

en: 'x' and 'w' must have the same length
pt: 'x' e 'w' devem ter o mesmo comprimento

en: 'x' and 'weights' have unequal length
pt: 'x' e 'weights' têm comprimentos diferentes

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
pt: 'x' e 'y' devem ter pelo menos 2 níveis

en: 'x' and 'y' must have the same length
pt: 'x' e 'y' devem ter o mesmo comprimento

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
pt: 'x' e 'y' devem ter o mesmo número de níveis (mín. 2)

en: 'x' contains missing values
pt: 'x' contem valores faltantes

en: 'x' has been rounded to integer:
pt: 'x' foi arredondado para inteiro:

en: 'x' has entries too large to be integer
pt: 'x' têm elementos muito grandes para ser inteiros

en: 'x' has rank 0
pt: 'x' tem posto 0

en: 'x' is empty
pt: 'x' é vazio

en: 'x' is not a vector
pt: 'x' não é um vetor

en: 'x' is not a vector or matrix
pt: 'x' não é um vetor ou matriz

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
pt: 'x' é mais curto que o kernel 'k'

en: 'x' must at least have 2 elements
pt: 'x' deve ter pelo menos 2 elementos

en: 'x' must be a 3-dimensional array
pt: 'x' deve ser um array tridimensional

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
pt: 'x' deve ser uma lista com pelo menos dois elementos

en: 'x' must be a matrix
pt: 'x' deve ser uma matriz

en: 'x' must be a matrix or a data frame
pt: 'x' deve ser uma matriz ou um data frame

en: 'x' must be a numeric matrix
pt: 'x' deve ser uma matriz numérica

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
pt: 'x' deve ser uma série temporal ou um ajuste ar()

en: 'x' must be an "ftable" object
pt: 'x' deve ser um objeto "ftable"

en: 'x' must be between %s and %s
pt: 'x' deve estar entre %s e %s

en: 'x' must be between -1 and 1
pt: 'x' deve estar entre -1 e 1

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
pt: 'x' deve estar entre 0 e 1 para alisamento periódico

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
pt: 'x' deve ser uma matriz/data frame de coeficientes

en: 'x' must be non-negative
pt: 'x' deve ser não negativo

en: 'x' must be nonnegative and integer
pt: 'x' deve ser não negativo e inteiro

en: 'x' must be numeric
pt: 'x' deve ser numérico

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
pt: 'x' deve ser quadrado com ao menos duas linhas e colunas

en: 'x' must contain finite values only
pt: 'x' deve conter somente valores finitos

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
pt: 'x' deve ter pelo menos 1 valor não faltante

en: 'x' must have 2 columns
pt: 'x' deve ter 2 colunas

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
pt: 'x' deve ter pelo menos 2 linhas e 2 colunas

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
pt: 'x' deve ter pelo menos 2 linhas e colunas

en: 'x' must have length >= 1
pt: 'x' deve ter comprimento >= 1

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
pt: 'x', 'y', e 'z' devem ter o mesmo comprimento

en: 'xi' has not the right length
pt: 'xi' não tem o comprimento certo

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
pt: 'xreg' e 'newreg' têm número de colunas diferentes

en: 'xreg' is collinear
pt: 'xreg' é colinear

en: 'xy.labels' must be logical or character
pt: 'xy.labels' deve deve ser lógico ou caractere

en: 'y' has rank 0
pt: 'y' tem posto 0

en: 'y' is missing for paired test
pt: 'y' faltante para teste pareado

en: 'y' must be numeric
pt: 'y' deve ser numérico

en: 'y' must be numeric or a string naming a valid function
pt: 'y' deve ser numérico ou uma string com o nome de uma função válida

en: 'y' must be numeric vector
pt: 'y' deve ser um vetor numérico

en: 'y' must be one longer than 'x'
pt: 'y' deve ter um elemento a mais de que 'x'

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
pt: 'y', 'groups' e 'blocks' devem ter o mesmo comprimento

en: 0 (non-NA) cases
pt: 0 casos (não-NA)

en: 0s in V(mu)
pt: 0s em V(mu)

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
pt: AIC não definido para esse modelo, então 'step' não pode continuar

en: Burg's algorithm only implemented for univariate series
pt: Algoritmo de Burg somente implementado para séries univariadas

en: Cannot compute exact p-value with ties
pt: Não é possível calcular o valor p exato quando há empates

en: Cannot compute exact p-values with ties
pt: Não é possível calcular valores p exatos quando há empates

en: Chi-squared approximation may be incorrect
pt: Aproximação Qui-quadrado pode estar incorreta

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
pt: Colv = "Rowv" mas nrow(x) != ncol(x)

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
pt: Considere especificar um método as.hclust.%s()

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
pt: Delineamento é não balanceado - use se.contrast() para erros padrão

en: Error() model is singular
pt: modelo Error() é singular

en: F test assumes 'quasi%s' family
pt: teste F supõe família 'quasi%s'

en: F test assumes quasi%s family
pt: teste F supõe família quasi%s

en: Frequency not changed
pt: Freqüência não foi mudada

en: Logical `hessian' argument not allowed.  See documentation.
pt: Argumento `hessian' lógico não permitido. Veja a documentação.

en: MA part of model is not invertible
pt: parte MA do modelo não é invertível

en: MLE only implemented for univariate series
pt: MLE somente implementado para séries univariadas

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
pt: NA lev[]; provavelmente o parâmetro de alisamento 'spar' é grande demais

en: NA values not allowed in 'd'
pt: Valores NA não permitidos em 'd'

en: NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks'
pt: NA's nao são permitidos em 'groups' ou 'blocks'

en: NA's are not allowed in groups or blocks
pt: NA's não são permitidos em grupos ou blocos

en: NAs are not allowed
pt: NAs não permitidos

en: NAs in 'x'
pt: NAs em 'x'

en: NAs in V(mu)
pt: NAs em V(mu)

en: NAs in d(mu)/d(eta)
pt: NAs em d(mu)/d(eta)

en: NAs present: setting 'delta' to -1
pt: NAs presentes: fazendo 'delta' = -1

en: PCA applies only to numerical variables
pt: PCA se aplica somente para variáveis numéricas

en: Requested conf.level not achievable
pt: Nível de confiança pedido não é possível de se obter

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
pt: EPs para o tipo '%s' ainda não estão implementados

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
pt: Informação sobre erros padrão não retornada pois o delineamento é não balanceado. 
    Erros padrão podem ser obtidos através de 'se.contrasts'.

en: Upper or lower bounds ignored unless algorithm = "port"
pt: Limites superiores ou inferiores ignorados a não ser que o algoritmo seja = "port"

en: X does not define a subspace of M
pt: X não define um subespaço de M

en: X matrix has rank %d, but only %d observations
pt: matrix X tem posto %d, mas somente %d observações

en: _NOT_ converged in
pt: _NÃO_ convergiu em

en: a limit is missing
pt: está faltando um limite

en: algorithm did not converge
pt: algoritmo não convergiu

en: algorithm stopped at boundary value
pt: algoritmo parou no valor de fronteira

en: all 'x' values are identical
pt: todos os valores de 'x' são identicos

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
pt: todos os valores de 'x' devem ser não-negativos para ajustar um modelo de crescimento Weibull

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
pt: todos os elementos de 'which' devem estar entre 1 e %d

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
pt: todas as entradas de 'x' devem ser não negativas e finitas

en: all group levels must be finite
pt: todos os níveis de grupos devem ser finitos

en: all groups must contain data
pt: todos os grupos devem conter dados

en: all observations are in the same group
pt: todas as observações estão no mesmo grupo

en: all parameters were fixed
pt: todos os parâmetros foram fixados

en: all times contain an NA
pt: todos os temos contêm um dado faltante

en: all weights should be non-negative
pt: todos os pesos devem ser não-negativos

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
pt: alternative deve ser "two.sided", "less" ou "greater"

en: ambiguous clustering method
pt: método de agrupamento ambíguo

en: ambiguous distance method
pt: método de distância ambíguo

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
pt: anova só está definida para seqüências de objetos "nls"

en: are just disregarded.
pt: são descartados

en: argument 'object' has an impossible length
pt: argumento 'object' tem um comprimento inválido

en: argument 'sides' must be 1 or 2
pt: argumento 'sides' deve ser 1 ou 2

en: argument 'x' cannot be coerced to class "hclust"
pt: coerção do argumento 'x' para a classe "hclust" não pode ser feita

en: argument 'x' must be numeric
pt: argumento 'x' deve ser numérico

en: argument does not include a 'qr' component
pt: argumento não inclui um componente 'qr'

en: argument does not include an 'effects' component
pt: argumento não inclui um componente 'effects'

en: arguments must have the same length
pt: argumentos devem ter o mesmo comprimento

en: at least one entry of 'x' must be positive
pt: pelo menos uma entrada de 'x' deve ser positiva

en: attempt to smooth NA values
pt: tentativa de alisar valores faltantes

en: attempt to smooth non-numeric values
pt: tentativa de alisar valores não-numéricos

en: bad value for 'end'
pt: valor inválido para 'end'

en: bad value for 'lag' or 'differences'
pt: valor inválido de 'lag' ou differences'

en: bad value for 'start'
pt: valor inválido para 'start'

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
pt: larguda de banda 'k' deve ser >=1 e ímpar!

en: baseline group number out of range
pt: grupo basal fora de limites

en: biplots are not defined for complex PCA
pt: biplots não estão definidos para PCA complexa

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
pt: tanto 'span' quanto 'enp.target' especificados: 'span' será utilizado

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
pt: tanto 'x' quando 'covmat' foram especificados: 'x' vai ser ignorado

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B
pt: limites só podem ser usados com o método L-BFGS-B

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
pt: burn-in 'n'start' deve ser do mesmo tamanho que 'ar + ma'

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
pt: só é possível usar ci.type="ma" se o primeiro lag é 0

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
pt: não é possível calcular verossimilhança REML para objetos "nls"

en: cannot change frequency from %g to %g
pt: não é possível mudar a freqüência de %g para %g

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
pt: não foi possível calcular o conjunto de confiança assintótico ou estimador

en: cannot compute confidence set, returning NA
pt: não é possível calcular o conjunto de confiança, retornando NA

en: cannot compute correct p-values with ties
pt: não é possível calcular os níveis descritivos corretos com empates

en: cannot compute estimate, returning NA
pt: não foi possível calcular a estimativa, retornando NA

en: cannot compute exact confidence interval with ties
pt: não é possível calcular intervalo de confiança exato com empates

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
pt: não é possível calcular intervalo de confiança exato com zeros

en: cannot compute exact confidence intervals with ties
pt: não foi possível calcular intervalos de confiança exatos com empates

en: cannot compute exact p-value with ties
pt: não foi possível calcular valores p exatos com empates

en: cannot compute exact p-value with zeroes
pt: não é possível calcular nível descritivo exato com zeros

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
pt: não é possível calcular valor p simulado com marginais zero

en: cannot find valid starting values: please specify some
pt: não foi possível encontrar valores iniciais válidos: especifique algum

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
pt: não é possível ajustar um modelo de regressão assintótico a esses dados

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0).
pt: não é possível ajustar modelos sem nível ('alpha' não pode ser 0).

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
pt: não é possível usar 'pairwise.complete.obs'

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
pt: não é possível fazer o gráfico de mais que 10 séries como "multiple"

en: cannot recognize parameter name
pt: não é possível reconhecer o nome do parâmetro

en: cannot use dots in formula with given data
pt: não é possível usar pontos em uma fórnmula com os dados especificados

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
pt: não é possível usar mais nós internos que valores distintos de 'x'

en: coefficients do not add to 1
pt: coeficientes não somam 1

en: collapsing to unique 'x' values
pt: considerando apenas os valores distintos de 'x'

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
pt: ordenação por colunas do dendograma retornou um índice de comprimento errado

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
pt: colunas de 'contrast.obj' devem definir um contraste (somar zero)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
pt: colunas de 'contrast.obj' devem definir um contraste (somar zero)

en: contrasts apply only to factors
pt: contrastes se aplicam somente a fatores

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
pt: contrastes podem ser aplicados somente a fatores com 2 ou mais níveis

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
pt: contrastes não definidos para %d graus de liberdade

en: control argument must be a named list
pt: argumento 'control' deve ser uma lista com nomes

en: converting non-invertible initial MA values
pt: convertendo valores iniciais de MA não inversíveis

en: covariance matrix is not non-negative definite
pt: matriz de covariância não é não-negativa definida

en: coverage probability out of range [0,1)
pt: probabilidade de cobertura fora do intervalo [0,1)

en: crossvalidation with non-unique 'x' values seems doubtful
pt: validação cruzada com valores não distintos de 'x' parece duvidosa

en: data are essentially constant
pt: dados são essencialmente constantes

en: data must be strictly non-negative for multiplicative Holt-Winters
pt: dados devem ser estritamente não negativos para Holt-Winters multiplicativo

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
pt: nó de dendograma com #{branches} não positivo

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
pt: nó não folha de dendograma com #{branches} não positivos

en: did not converge in
pt: não convergiu em

en: did not converge in %d iterations
pt: não convergiu em %d iterações

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
pt: dimensão 0 em 'x' ou 'y'

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
pt: distâncias devem ser o resultado de 'dist' ou uma matriz quadrada

en: each dimension in table must be >= 2
pt: cada dimensão da tabela deve ser >= 2

en: each element of '%s' must be logical
pt: cada elemento de '%s' deve ser do tipo lógico

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
pt: eff.aovlist: contrastes não ortogonais dariam uma resposta incorreta

en: either 'k' or 'h' must be specified
pt: 'k' ou 'h' devem ser especificados

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
pt: elementos de 'k' devem estar entre 1 e %d

en: elements of 'n' must be positive
pt: elementos de 'n' devem ser positivos

en: elements of 'p' must be in (0,1)
pt: elementos de 'p' devem estar em (0,1)

en: elements of 'x' must be nonnegative
pt: elementos de 'x' devem ser não negativos

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
pt: elementos de 'x' não devem ser maiores que os de 'n'

en: empty cluster: try a better set of initial centers
pt: agrupamento vazio: tente um conjunto de centros inicial melhor

en: empty model supplied
pt: modelo provido é vazio

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pt: exatamente um de 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' deve ser NULL

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pt: exatamente um em 'n', 'delta', 'sd', 'power', e 'sig.level' deve ser NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pt: somente um de 'n', 'p1', 'p2', 'power', e 'sig.level' deve ser NULL

en: extending time series when replacing values
pt: extendendo séries temporais ao substituir valores

en: extra arguments
pt: argumentos extra

en: extra arguments discarded
pt: argumentos extras descartados

en: f() values at end points not of opposite sign
pt: valores de f() nos pontos extremos não têm sinal oposto

en: factor '%s' has new level(s) %s
pt: fator '%s' tem novo(s) nívei(s) %s

en: factor analysis applies only to numerical variables
pt: análise fatorial só se aplicada a variáveis numéricas

en: factor analysis requires at least three variables
pt: análise fatorial requer pelo menos três variáveis

en: first argument must be a "loess" object
pt: primeiro argumento deve ser um objeto "loess"

en: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
pt: probabilidades ajustadas numericamente iguais a 0 ou 1 ocorreram

en: fitted rates numerically 0 occurred
pt: taxas ajustadas numericamente iguais a 0 ocorreram

en: for the binomial family, y must be a vector of 0 and 1's
pt: para a família binomial, y deve ser um vetor de 0's e 1's

en: for the quasibinomial family, y must be a vector of 0 and 1's
pt: para a família quasi-binomial, y deve ser um vetor de 0's e 1's

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
pt: fórmula '%s' deve ser da forma '~expr'

en: formula missing
pt: formula ausente

en: frequency must be a positive integer for BSM
pt: freqüência deve ser um inteiro positivo para BSM

en: grouping factor must have exactly 2 levels
pt: fator de agrupamento deve ter exatamente 2 níveis

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
pt: se 'x' não é uma matriz, 'y' deve ser especificado

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
pt: se 'x' não é um array, 'y' deve ser especificado

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
pt: se 'x' não é um array, 'z' deve ser especificado

en: ifault=%d. This should not happen
pt: ifuault=%d. Isso não deveria acontecer

en: incompatible dimensions
pt: dimensões incompatíveis

en: inconsistent specification of 'ar' order
pt: especificação de ordem 'ar' inconsistente

en: inconsistent specification of 'ma' order
pt: especificação de ordem 'ma' inconsistente

en: incorrect dimensions for 'xi'
pt: dimensões incorretas para 'xi'

en: incorrect length of 'x'
pt: comprimento incorreto de 'x'

en: incorrect specification for 'col.vars'
pt: especificação de 'col.vars' incorreta

en: incorrect specification for 'formula'
pt: especificação de 'formula' incorreta

en: incorrect specification for 'row.vars'
pt: especificação de 'row.vars' incorreta

en: incorrect specification of 'table' or 'start'
pt: especificação de 'table' ou 'start' incorreta

en: incorrect variable names in lhs of formula
pt: nomes de variáveis incorretos no lado esquerdo da fórmula

en: incorrect variable names in rhs of formula
pt: nomes de variáveis incorretos no lado direito da fórmula

en: initial centers are not distinct
pt: centros inicais não são distintos

en: initial value not feasible
pt: valor inicial não plausível

en: inner loop 1; cannot correct step size
pt: laço interno 1; não é possível corrigir o tamanho do passo

en: inner loop 2; cannot correct step size
pt: laço interno 2; não é possível corrigir o tamanho do passo

en: insufficient observations
pt: observações insuficientes

en: interactions are not allowed
pt: interaçÕes não são permitidas

en: internal error
pt: erro interno

en: invalid 'abbr.colnames'
pt: 'abbr.colnames' inválido

en: invalid 'contrasts.arg' argument
pt: argumento 'contrasts.arg' inválido

en: invalid 'control.spar'
pt: 'control.spar' inválido

en: invalid 'data' argument
pt: argumento 'data' inválido

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' nor 'qr' component
pt: objeto 'lm' inválido: nenhum componente 'terms' ou 'qr'

en: invalid 'method':
pt: 'method' inválido:

en: invalid 'tree' (merge component)
pt: 'tree' inválido (componente merge)

en: invalid 'x'
pt: 'x' inválido

en: invalid 'y'
pt: 'y' inválido

en: invalid (length 0) node in dendrogram
pt: nó inválido (comprimento 0) em dendograma

en: invalid argument 'omit'
pt: argumento 'omit' inválido

en: invalid argument to 'getProfile'
pt: argumento inválido para 'getProfile'

en: invalid clustering method
pt: método de agrupamento inválido

en: invalid dendrogram
pt: dendograma inválido

en: invalid dissimilarities
pt: dissimilaridades inválidas

en: invalid distance method
pt: método de distância inválido

en: invalid fitted means in empty model
pt: valores médios ajustados inválidos no modelo vazio

en: invalid formula
pt: fórmula inválida

en: invalid formula in deriv
pt: fórmula inválida em deriv

en: invalid interpolation method
pt: método de interpolação inválido

en: invalid length of members
pt: comprimento de membros inválido

en: invalid linear predictor values in empty model
pt: valores de preditor linear inválido no modelo vazio

en: invalid parameter values
pt: valores de parâmetros inválidos

en: invalid response type
pt: tipo de resposta inválida

en: iterations
pt: iterações

en: k must be between 2 and %d
pt: k deve estar entre 2 e %d

en: length mismatch in convolution
pt: comprimento incompatível na convolução

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
pt: comprimento de 'center' deve ser igual ao número de colunas de 'x'

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
pt: comprimento de 'init' deve ser igual ao comprimento de 'filter'

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
pt: comprimento de 'p' deve ser 1 ou igual ao número de colunas de 'x'

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
pt: comprimento de 'start' deve ser igual a %d e corresponder aos coeficientes iniciais para %s

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
pt: comprimento de 'wt' deve ser igual ao número de linhas em 'x'

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
pt: comprimento de FUN, %d,
     não corresponde ao comprimento das margens, %d

en: length of choices must be 2
pt: comprimento das escolhas deve ser 2

en: lengths of 'x' and 'w' must match
pt: comprimentos de 'x' e 'w' devem ser compatíveis

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
pt: comprimentos de 'x' e 'xreg' não são iguais

en: levels truncated to positive values only
pt: níveis truncados para valores positivos

en: link not recognised
pt: link não reconhecido

en: lower < upper  is not fulfilled
pt: lower < upper não satisfeito

en: lower scope has term(s) %s not included in model
pt: escopo inferior tem termo(s) %s não incluído(s) no modelo

en: maximum number of iterations must be > 0
pt: número máximo de interações deve ser > 0

en: medpolish() did not converge in %d iterations
pt: medpolish() não convergiu em %d iterações

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
pt: method = '%s' não é suportado. Usando 'qr'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
pt: método L-BFGS-B usa 'factr' (e 'pgtol') ao invés de 'reltol' e 'abstol'

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
pt: midcache() de dendogramas não binários somente parcialmente implementados

en: minimum occurred at one end of the range
pt: mínimo ocorreu em um dos extremos

en: mismatched 'x' and 'y'
pt: 'x' e 'y' não pareados

en: missing observations deleted
pt: observações faltantes deletadas

en: missing or negative weights not allowed
pt: pesos faltantes ou negativos não são permitidos

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
pt: valores faltantes e NaN's não permitidos se 'na.rm' é FALSE

en: missing values are not allowed in 'poly'
pt: valores faltantes não são permitidos em 'poly'

en: missing values in 'filter'
pt: valores faltantes em 'filter'

en: missing values in object
pt: valores faltantes no objeto

en: model 1
pt: modelo 1

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
pt: estrutura do modelo e da fórmula incompatível em model.matrix()

en: model order:
pt: ordem do modelo:

en: models were not all fitted to the same size of dataset
pt: modelos não foram todos ajustados a conjuntos de dados de mesmo tamanho

en: models with response
pt: modelos sem resposta

en: more cluster centers than data points
pt: mais centros de agrupamentos que dados

en: more cluster centers than distinct data points.
pt: mais centros de agrupamentos que pontos distintos

en: must be 0 or 1
pt: deve ser 0 ou 1

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
pt: devem haver 2 'symbols' para argumento 'x' lógico

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
pt: pelo menos 4 observações necessárias para ajustar um modelo 'SSfol'

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
pt: o comprimento da resposta deve ser igual ao comprimento do segundo argumento de 'SSfol'

en: must have n >= 2 objects to cluster
pt: devem haver n >= 2 objetos para agrupar

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
pt: deve haver o mesmo número de colunas em 'x' e 'centers'

en: must specify 'spans' or a valid kernel
pt: deve ser especificado 'spans' ou um kernel válido

en: must supply either 'formula' or 'data'
pt: ou 'formula' ou 'data' deve ser especificado

en: must supply one or more vectors
pt: pelo menos um vetor deve ser especificado

en: na.action must be a function
pt: na.action deve ser uma função

en: need 2 or more non-zero column marginals
pt: 2 ou mais marginais das colunas precisam ser diferentes de 0

en: need 2 or more non-zero row marginals
pt: 2 ou mais marginais das linhas precisam ser diferentes de 0

en: need an object with call component
pt: é necessário um objeto com componente call

en: need at least 2 data points
pt: pelo menos 2 observações são necessárias

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
pt: pelo menos 2 pontos são necessários para selecionar a largura de banda automaticamente

en: need at least 3 periods to compute seasonal start values
pt: pelo menos 3 períodos são necessários para calcular os valores sazonais iniciais

en: need at least four unique 'x' values
pt: pelo menos quatro valores distintos de 'x' são necessários

en: need at least two non-NA values to interpolate
pt: pelo menos dois valores não-NA são necessários para interpolar

en: need dendrograms where all leaves have labels
pt: são necessários dendogramas com todas as folhas contendo rótulos

en: need multiple response
pt: resposta múltipla necessária

en: need numeric data
pt: dados numéricos necessários

en: need result of smooth.spline(*, keep.data=TRUE)
pt: resultado de smooth.spline(*, keep.data=TRUE) necessário

en: negative values not allowed for the Poisson family
pt: valores negativos não permitidos para a família Poisson

en: negative values not allowed for the quasiPoisson family
pt: valores negativos não são permitidos para família quasiPoisson

en: negative weights not allowed
pt: pesos negativos não permitidos

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
pt: nem 'x' nem 'covmat' especificados

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
pt: nenhum método 'add1' implementado para modelos "mlm"

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
pt: nenhum método 'as.stepfun' disponível para 'x'

en: no 'drop1' method for "mlm" models
pt: nenhum método 'drop1' para modelos "mlm"

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
pt: nenhum método 'getInitial' encontrado para objetos "%s"

en: no degrees of freedom for residuals
pt: nenhum grau de liberdade para os resíduos

en: no factors in the fitted model
pt: nenhum fator no modelo ajustado

en: no models to compare
pt: nenhum modelo para comparar

en: no observations informative at iteration
pt: sem obervações informativas na iteração

en: no replacement values supplied
pt: nenhum valor de substituição especificado

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
pt: nenhum escore disponível: reajuste com 'retx=TRUE'

en: no solution in the specified range of bandwidths
pt: nenhuma solução no intervalo larguras de banda

en: no starting values supplied
pt: nenhum valor de início especificado

en: no terms component
pt: nenhum componente de termos

en: no terms in scope
pt: nenhum termo no escopo

en: no terms in scope for adding to object
pt: nenhum termo no escopo para adicionar ao objeto

en: no time series supplied
pt: nenhuma série temporal especificada

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
pt: nenhum conjunto válido de coeficientes foi encontrado: por favor especifique valores iniciais

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
pt: comprimento residual não NA não corresponde aos casos usados no ajuste

en: non-factors ignored:
pt: não fatores ignorados:

en: non-finite 'bw'
pt: 'bw' não finito

en: non-finite 'from'
pt: 'from' não finito

en: non-finite 'to'
pt: 'to 'não finito

en: non-finite coefficients at iteration
pt: coeficientes não finitos na iteração

en: non-integer #successes in a binomial glm!
pt: #sucesses não inteiros em uma família glm binomial!

en: non-integer counts in a binomial glm!
pt: contagens não-inteiras em uma família glm binomial

en: non-intersecting series
pt: séries temporais que não se intersectam

en: non-leaf subtree of length 0
pt: subárvore não folha de comprimento 0

en: non-matched further arguments are disregarded
pt: argumentos adicionais não pareados são desconsiderados

en: non-positive values not allowed for the gamma family
pt: valores não positivos não são permitidos na família gama

en: non-square matrix
pt: matriz não quadrada

en: non-stationary AR part
pt: parte AR não estacionária

en: non-stationary AR part from CSS
pt: parte AR não estacionária proveniente de CSS

en: non-stationary seasonal AR part
pt: parte sazonal AR não estacionária

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
pt: parte sazonal AR não estacionária de CSS

en: non-time series not of the correct length
pt: objetos diferentes de séries temporais tem comprimento incorreto

en: not a valid "smooth.spline" object
pt: não é um objeto "smooth.spline" válido

en: not a valid step function
pt: não é uma função escada válida

en: not all series have the same frequency
pt: nem todas as séries tem a mesma freqüência

en: not an unreplicated complete block design
pt: não é um delineamento em blocos completo sem réplicas

en: not enough 'x' data
pt: não há dados o bastante para 'x'

en: not enough 'x' observations
pt: número de observações de 'x' insuficiente

en: not enough 'y' data
pt: não há dados o bastante para 'y'

en: not enough 'y' observations
pt: número de observações de 'y' insuficiente

en: not enough (finite) 'x' observations
pt: não há observações o suficiente de 'x' (finitas)

en: not enough data
pt: dados insuficientes

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
pt: não há graus de liberdade suficientes para definir contrastes

en: not enough finite observations
pt: não há um número suficiente de observações finitas

en: not enough groups
pt: número de grupos insuficiente

en: not enough observations
pt: não há observações suficientes

en: nothing to tabulate
pt: nada para tabular

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
pt: número de 'cutpoints' deve ser um a menos do que o número de símbolos

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
pt: número de 'cutpoints' deve ser um a menos que o número de símbolos

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
pt: número de centros de agrupamentos está entre 1 e nrow(x)

en: number of differences must be a positive integer
pt: número de diferenças deve ser um inteiro positivo

en: number of groups must be at least 2
pt: número de grupos deve ser no mínimo 2

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
pt: número de observações em 'x' e 'y' devem ser iguais

en: number of observations in each group must be at least 2
pt: número de observações em cada grupo deve ser no mínimo 2

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
pt: número de compensações em %d deve ser igual a %d (número de observações)

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
pt: número de compensações é %d, deve ser igual a %d (número de observações)

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
pt: número de linhas em uso mudou: remover valores ausentes?

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
pt: número de séries em óbjeto' e 'newdata' não igual

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
pt: número especificado de valores não é um sub-múltiplo do número de valores a serem substituídos

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
pt: número de pesos = %d deveria ser igual a %d (núm. de respostas)

en: number of weights must match number of observations.
pt: número de pesos deve ser igual ao número de observações.

en: numeric contrasts or contrast name expected
pt: contrastes numéricos ou nome de contraste esperado

en: object '%s' has no scores
pt: objeto '%s' não tem escores

en: object must be of class "manova" or "maov"
pt: objeto deve ser da classe "manova" ou "maov"

en: object not interpretable as a factor
pt: objeto não é interpretável como fator

en: observation(s) with NAs, NaNs and/or Infs deleted
pt: observações com NAs, NaNs e/ou Infs deletadas

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
pt: observações com peso 0 não foram usadas no cálculo do desvio padrão

en: observations with 0 weights not used
pt: observação com peso 0 não utilizadas

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
pt: observações com peso zero não foram usadas para calcular a dispersão

en: one-diml optimization by Nelder-Mead is unreliable: use optimize
pt: optimização unidimensional por Nelder-Mead não é confiável: use optimize

en: only 1-4 predictors are allowed
pt: somente 1-4 preditores são permitidos

en: only implemented for univariate time series
pt: somente implementado para séries temporais univariadas

en: only univariate series are allowed
pt: somente séries temporais univariadas permitidas

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
pt: opção "show.coef.Pvalues" inválida: supondo TRUE

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
pt: opção "show.signif.stars" é inválida: supondo TRUE

en: or a 2 column matrix where col 1 is no. successes and col 2 is no. failures
pt: ou uma matriz com 2 colunas, onde a coluna 1 é o num. de sucessos e a coluna 2 é o num. de fracassos

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
pt: polinômios ortogonais não podem ser representados de maneira suficientemente precisa com %d graus de liberdade

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
pt[0]: parâmetro %s não ocorre na fórmula do modelo
pt[1]: parâmetros %s não ocorrem na fórmula do modelo

en: positive values only allowed for the inverse.gaussian family
pt: somente valores positivos permitidos para a família gaussiana inversa

en: possible convergence problem: optim gave code=
pt: possível problema na convergência: optim teve code=

en: prediction from a rank-deficient fit may be misleading
pt: predição a partir de um ajuste com posto deficiente pode ser engadonara

en: predictors must all be numeric
pt: preditores devem ser todos numéricos

en: probabilities cannot be negative nor all 0.
pt: probabilidades não podem ser negativas ou todas 0.

en: probabilities must be non-negative.
pt: probabilidades devem ser não negativas

en: probabilities must sum to 1.
pt: probabilidades devem somar 1

en: read the documentation for 'trace' more carefully
pt: leia a documentação de 'trace' com mais cuidado

en: ref = %d must be in 1:%d
pt: ref = %d  deve estar em 1:%d

en: removed because response differs from
pt: removido porque a resposta difere de

en: removed because response differs from model 1
pt: removido porque resposta difere do modelo 1

en: requested scores without an 'x' matrix
pt: escores pedidos sem uma matrix 'x'

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
pt: graus de liberdade do resíduo no objeto sugerem que esse não é um ajuste "lm"

en: residuals have rank
pt: residuos têm posto

en: residuals have rank %d < %d
pt: resíduos tem posto %d < %d

en: response not allowed in formula
pt: resposta não perimitida na fórmula

en: results are only valid up to model order
pt: resultados somente são válidos até a ordem do modelo

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
pt: ordenação por linhas do dendograma retornou um índice de comprimento errado

en: sample is too sparse to find TD
pt: amostra é muito esparsa para encontrar TD

en: sample is too sparse to find alph2
pt: amostra é muito esparsa para encontrar alph2

en: sample size in each stratum must be > 1
pt: tamanho amostral em cada estrato deve ser > 1

en: sample size must be between 3 and 5000
pt: tamanho amostral deve estar entre 3 e 5000

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
pt: amostras diferem na localização: não é possível calcular o conjunto de confiança, retornando NA

en: scatter plots only for univariate time series
pt: diagramas de dispersão somente possíveis para séries temporais univariadas

en: scope is not a subset of term labels
pt: escopo não é um subconjunto dos rótulos dos termos

en: seasonal MA part of model is not invertible
pt: parte sazonal MA do modelo não é invertível

en: series is not periodic or has less than two periods
pt: série não é periódica ou tem menos de dois períodos

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
pt: setVarying : comprimento de 'vary' deve corresponder ao comprimento dos parâmetros

en: setting df = 1  __use with care!__
pt: usando df = 1 __tenha cautela!__

en: singular contrast matrix
pt: matriz de contrastes singular

en: singular fit encountered
pt: ajuste singular encontrado

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
pt: matriz gradiente singular nas estimativas iniciais dos parâmetros

en: singularities in regression
pt: singularidades na regressão

en: singularities in the computation of the projection matrix
pt: singularidades no cálculo da matriz de projeção

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
pt: size != sum(x), i.e. um dos dois está errado

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
pt: alguns parâmetros AR foram fixados: usando transform.pars = FALSE

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
pt: alguns parâmetros ARMA foram fixados: usando transform.pars = FALSE

en: some constant variables (%s) are really varying
pt: algumas variáveis constantes (%s) estão variando

en: some of the first %d eigenvalues are < 0
pt: alguns dos primeiros %d autovalores são < 0

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
pt: alguns termos terão NAs devido aos limites do método

en: some weights should be positive
pt: alguns pesos devem ser positivos

en: specified parametric for all predictors
pt: especificado paramétrico para todos os preditores

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
pt: especificado o quadrado de um preditor de fator para ser descartado quando degree = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
pt: especificado o quadrado de um preditor para ser descartado com somente um preditor numérico

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
pt: especifique exatamente um dentre 'k' e 'h'

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
pt: especifique exatamente um dentre 'which' e 'x'

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
pt: spline: primeiro e último valor de y diferem - usando y[1] para ambos

en: step size truncated due to divergence
pt: tamanho do passo truncado por causa de divergência

en: step size truncated: out of bounds
pt: tamanho do passo truncado: fora de limites

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
pt: stepfun: 'x' deve estar ordenado crescentemente

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
pt: sum(weights) != 1  -- não será obtida uma densidade real

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
pt: especifique tanto 'x' como 'y' ou um 'x' matricial

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted
    (increasingly); consider applying as.hclust() first
pt: o componente 'height' de 'tree' não está ordenado
    (crescentemente); considere aplicar as.hclust() primeiro

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
pt: o argumento 'se.fit' ainda não foi implementado para objetos "mlm"

en: the 'split' argument must be a list
pt: o argumento 'split' deve ser uma lista

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
pt: o contraste definido é vazio (não tem nenhum elemento TRUE)

en: the first value of the time series must not be missing
pt: o primeiro valor da série temporal não pode ser faltante

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
pt: os seguintes argumentos para 'anova.glm' são inválidos e foram descartados

en: the series is entirely NA
pt: a série é composta somente de observações NA

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
pt[0]: há %d termos Error: somente 1 é permitido
pt[1]: há %d termos Error: somente 1 é permitido

en: there are records with missing times, which will be dropped.
pt: há registros com tempos faltantes, que serão descartados

en: there must be at least 2 observations in each group
pt: devem haver pelo menos duas observações em cada grupo

en: this fit does not inherit from "lm"
pt: esse ajuste não herda de "lm"

en: this should not happen
pt: isso não deveria acontecer

en: time series contains internal NAs
pt: séries temporais têm NAs internos

en: time series has no or less than 3 periods
pt: série temporal tem menos de 3 períodos

en: times to be replaced do not match
pt: tempos a serem substituídos não são compatíveis

en: too few cases, n < k
pt: muitos poucos casos, n < k

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar um modelo Michaelis-Menten

en: too few distinct input values to fit a biexponential
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar uma bi-exponencial

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar uma logística com quatro parâmetros

en: too few distinct input values to fit a logistic model
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar um modelo logístico

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
pt: muitos poucos valores de entrada distintos para ajustar um modelo de regressão assintótico

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar o modelo 'asympOff'

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar o modelo 'asympOrig

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar um modelo Gompertz

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
pt: muito poucos valores de entrada distintos para ajustar um modelo de crescimento Weibull

en: too few groups
pt: muitos poucos grupos

en: too few non-missing observations
pt: muito poucas observações não faltantes

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
pt: muito poucas observações para ajustar um modelo de regressão assintótico

en: too many replacement values supplied
pt: muitos valores de substituição especificados

en: transformed ARMA parameters were fixed
pt: parâmetros ARMA transformados foram fixados

en: type '%s' is not implemented yet
pt: tipo '%s' ainda não implementado

en: type = "partial" is not yet implemented
pt: type = "partial" ainda não está implementado

en: unable to optimize from these starting value(s)
pt: não foi possível otimizar a partir desse(s) valore(s) iniciai(s)

en: unequal number of rows in 'cancor'
pt: número de linhas desiguais em 'cancor'

en: univariate time series only
pt: somente séries temporais univariadas

en: unknown bandwidth rule
pt: regra de largura de banda desconhecida

en: unknown name(s) in the 'split' list
pt: nome(s) desconhecido(s) em lista 'split'

en: unknown named kernel
pt: kernel nomeado desconhecido

en: unknown string value for s.window
pt: valor string desconhecido para s.window

en: unrecognized control element(s) named `
pt: elemento(s) de ontrole não reconhecido(s) com nome `

en: upper scope does not include model term(s) %s
pt: escopo superior não inclui termos do modelo %s

en: use only with "lm" objects
pt: uso somente para objetos "lm"

en: using F test with a %s family is inappropriate
pt: uso do teste F com a família %s é inapropriado

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
pt: uso do teste F com a família '%s' é inapropriado

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
pt: uso do teste F com dispersão fixa é inapropriado

en: using the %d/%d rows from a combined fit
pt: usando as %d/%d linhas de um ajuste combinado

en: value of 'epsilon' must be > 0
pt: valor de 'epsilon' deve ser > 0

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
pt: variável '%s' ausente, e seus contrastes serão ignorados

en: variable '%s' is not a factor
pt: variável '%s' não é um fator

en: we require a dendrogram
pt: dendograma necessário

en: weights must be non-negative and not all zero
pt: pesos devem ser não negativos e nem todos zero

en: wrong embedding dimension
pt: dimensão de encaixe errada

en: wrong endrule
pt: regra de parada errada

en: wrong k / cs.ind
pt: k / cs.ind errado

en: wrong length for 'fixed'
pt: comprimento errado para 'fixed'

en: wrong number of columns in 'x'
pt: número de colunas errado em 'x'

en: wrong number of contrast matrix rows
pt: número errado de linhas na matriz de contrastes

en: wrong number of predictors
pt: número errado de preditores

en: x is not a vector or univariate time series
pt: x não é um vetor ou série temporal univariada

en: x$lag must have at least 1 column
pt: x$lag deve ter pelo menos uma coluna

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
pt: x[] e prob[] devem ser vetores de comprimentos iguais.

en: y is empty or has only NAs
pt: y é vazio ou tem somente NAs

en: y must be supplied.
    For density estimation use density()
pt: y deve ser especificado.
    Para estimação de densidade use density()

en: y values must be 0 <= y <= 1
pt: valores de y devem ser  0 <= y <= 1

en: y, groups and blocks must have the same length
pt: y, grupos e blocos devem ter o mesmo comprimento

en: you must supply 1 < df <= n,  n = #{unique x} =
pt: você deve especificar 1 < df <= n, n = #{valores distintos x} =

en: zero non-NA points
pt: pontos não-NA zero
