R 2.3.0 - en to ja translation catalogue (733 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
ja: モデルあてはめに使用した観察数が全て同じではありません

en: empty model supplied
ja: 空のモデルが与えられました

en: 'acf' must be of length two or more
ja: 'acf' は 2 以上の長さでなければなりません

en: object not interpretable as a factor
ja: 因子として解釈できないオブジェクトです

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
ja: 水準のないモデルは当てはめられません ('alpha' は 0 または FALSE であってはいけません)

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
ja: 'alpha', 'beta' および 'gamma' は単位区間内になければなりません

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
ja: 乗法的 Holt-Winters モデルではデータは非ゼロでなければなりません

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
ja: 季節的な開始値を計算するには少なくとも 2 期間が必要です

en: invalid length(x)
ja: length(x) が不正です

en: optimization difficulties: %s
ja: %s の最適化に失敗しました

en: optimization failure
ja: 最適化に失敗しました

en: time series has no or less than 2 periods
ja: 時系列の期間が無いか、2未満です

en: the series is entirely NA
ja: 時系列が全て NAです

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
ja: BSM では頻度は 2 以上の正整数でなければなりません

en: only implemented for univariate time series
ja: 一変量時系列にだけ実装されています

en: 'x' must be numeric
ja: 'x' は数値でなければなりません

en: the first value of the time series must not be missing
ja: 時系列の最初の値は欠損していてはいけません

en: all parameters were fixed
ja: すべてのパラメータが固定されていました

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
ja: 収束に問題があるかもしれません: 'optim' はコード = %d とメッセージ %s で終了しました

en: no factors in the fitted model
ja: 当てはめモデル中には因子がありません

en: 'which' specified no factors
ja: 'which' はいかなる因子も指定しませんでした

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
ja: 'which' は取り除かれるべきある非因子を指定しました

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
ja: 'sampleT' と 'nser' は整数でなければなりません

en: 'lag.max' must be at least 0
ja: 'lag.max' は少なくとも 0 です

en: 'lag.max' must be at least 1
ja: 'lag.max' は少なくとも 1 です

en: NAs in 'x'
ja: 'x' 中に NA 値があります

en: x$lag must have at least 1 column
ja: x$lag は少なくとも 1 つの列を含まねばなりません

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
ja: 第一ラグが 0 であるときだけ ci.type="ma" を使用することができます

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
ja: ページ [%d,%d]: i =%s; j =%s

en: univariate time series only
ja: 一変量時系列専用です

en: no terms in scope
ja: スコープ中に項がありません

en: no terms in scope for adding to object
ja: オブジェクトへ加えるべき項がスコープ中にありません

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
ja: 使用中の行数が変わりました: 欠損値を取除きますか？

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
ja: 完全なフィットに対するモデル選択は意味がありません

en: F test assumes quasi%s family
ja: F テストは疑似 %s ファミリを前提にしています

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
ja: "mlm" モデルには 'add1' メソッドは未実装です

en: scope is not a subset of term labels
ja: スコープは項ラベルの部分集合ではありません

en: no 'drop1' method for "mlm" models
ja: 'drop1' は "mlm" モデルには実装されていません

en: F test assumes 'quasi%s' family
ja: F テストは 'quasi%s' ファミリを仮定しています

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
ja: AIC はこのモデルには定義されません、従って 'step' を進めることができません

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
ja: このモデルの AIC は負の無限大です、従って 'step' を進めることができません

en: 'A' must be an array or table
ja: 'A' は配列かテーブルでなければなりません

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
ja: FUNの長さ %d は
     マージンの長さ %d と合致しません

en: no rows to aggregate
ja: 合体すべき行がありません

en: 'by' must be a list
ja: 'by' はリストでなければなりません

en: arguments must have same length
ja: 引数は同じ長さでなければなりません

en: cannot change frequency from %g to %g
ja: 頻度を %g から %g に変更できません

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
ja: 'x' は係数行列/データフレームでなければなりません

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
ja: オプション "show.coef.Pvalues" は無効です : TRUE を仮定します

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
ja: 'P.values' は TRUE なのに、'has.Pvalue' はそうではありません

en: wrong k / cs.ind
ja: 誤った k もしくは cs.ind です

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
ja: オプション "show.signif.stars" は無効です : TRUE を仮定します

en: 'anova' object must have colnames
ja: 'anova' オブジェクトは colnames を持たなければなりません

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
ja: 'conf.level' は 0 と 1 の間の単一の数値でなければなりません

en: not enough 'x' observations
ja: 観測値 'x' の個数が不十分です

en: not enough 'y' observations
ja: 観測値 'y' の個数が不十分です

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
ja: サンプルの位置が異なります: 信頼集合を計算できません、NA 値を返します

en: cannot compute confidence set, returning NA
ja: 信頼集合を計算できません、NA 値を返します

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
ja: 漸近信頼集合、または推定値を計算することができません

en: cannot compute estimate, returning NA
ja: 推定値を計算できません、NA 値を返します

en: cannot compute exact p-value with ties
ja: タイがあるため、正確な p 値を計算することができません

en: cannot compute exact confidence intervals with ties
ja: タイがあるため、正確な信頼区間を計算することができません

en: 'formula' missing or incorrect
ja: モデル式 ('formula') が無いか、不正確です

en: grouping factor must have exactly 2 levels
ja: グループ化因子は丁度 2 つの水準を持たなければなりません

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
ja: 多層の aov() では重みはサポートされていません

en: Error() model is singular
ja: Error() モデルは特異です

en: the 'split' argument must be a list
ja: 'split' 引数はリストでなければなりません

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
ja: 'coef' は対比を定義しなければなりません、すなわち総和が 0 になる必要があります

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
ja: 'coef' は 'contrast.obj' と同じ長さでなければなりません

en: each element of '%s' must be logical
ja: '%s' の各要素は論理値でなければなりません。

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
ja: 定義された対比は空です (TRUE 要素がありません)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
ja: 'contrast.obj' の列は対比 (総和が 0) を定義しなければなりません

en: no degrees of freedom for residuals
ja: 残差に自由度がありません

en: 'object' does not include an error 'qr' component
ja: 'object' はエラー 'qr' 成分を含んではいません

en: Refitting model to allow projection
ja: 射影を許容するためにモデルの再当てはめを行います

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
ja: 'contrast.obj' の列は対比 (総和が 0) を定義しなければなりません

en: collapsing to unique 'x' values
ja: ユニークな 'x' 値を得るため縮小します

en: invalid interpolation method
ja: 無効な補間法です

en: need at least two non-NA values to interpolate
ja: 補間のためには少なくとも 2 つの非 NA 値が必要です

en: zero non-NA points
ja: 非 NA 値がありません

en: 'approx' requires n >= 1
ja: 'approx' は n > = 1 であることを必要とします

en: 'order.max' must be >= 1
ja: 'order.max' は 1 以上でなければなりません

en: zero-variance series
ja: 時系列の分散が0です

en: 'n.ahead' must be at least 1
ja: 'n.ahead' は少なくとも 1 です

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
ja: 'object' 中の系列の数と 'newdata' が一致しません

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
ja: 'se.fit' は多変量モデルにはまだ実装されていません

en: MLE only implemented for univariate series
ja: MLE は一変量系列にだけ実装されています

en: 'order.max' must be >= 0
ja: 'order.max' は >= 0 でなければなりません

en: 'order.max' must be < 'n.used'
ja: 'order.max' は 'n.used' より小さくなければなりません

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
ja: 'order' は長さ 3 の非負の数値ベクトルでなければなりません

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
ja: 'seasonal' は成分 'order' を備えたリストでなければなりません

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
ja: 'seasonal$order' は長さ 3 の非負数値ベクトルでなければなりません

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
ja: 'x' と 'xreg' の長さが一致しません

en: wrong length for 'fixed'
ja: 'fixed' の長さが誤っています

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
ja: 幾つかの AR パラメータは固定されていました: transform.pars = FALSE と設定しました

en: too few non-missing observations
ja: 欠損でない観測値が少なすぎます

en: 'init' is of the wrong length
ja: 'init' は誤った長さです

en: non-stationary AR part
ja: AR 部分が非定常です

en: non-stationary seasonal AR part
ja: 季節的な AR 部分が非定常です

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
ja: 収束に問題があるかもしれません: optim はコード = %d で終了しました

en: non-stationary AR part from CSS
ja: CSS からの非定常 AR の部分

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
ja: CSS からの非定常季節的 AR 部分

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
ja: 'xreg' と 'newxreg' は異なった列数を持ちます

en: MA part of model is not invertible
ja: モデルの MA 部分は可逆ではありません

en: seasonal MA part of model is not invertible
ja: モデルの季節的な MA 部分は可逆ではありません

en: NAs in '%s'
ja: '%s' 中に NA 値があります

en: invalid 'SSinit'
ja: 無効な 'SSinit'

en: converting non-invertible initial MA values
ja: 非可逆な初期 MA 値を変換します

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
ja: 幾つかの ARMA パラメータが固定されていました: transform.pars = FALSE としました

en: 'xreg' is collinear
ja: 'xreg' は共線形です

en: NAs present: setting 'delta' to -1
ja: NA があります: 'delta' を -1 としました

en: transformed ARMA parameters were fixed
ja: 変形された ARMA パラメータが固定されました

en: need at least 2 data points
ja: 少なくとも 2 つのデータ点が必要です

en: invalid 'x'
ja: 無効な 'x'

en: invalid 'nb'
ja: 無効な 'nb'

en: no solution in the specified range of bandwidths
ja: 指定されたバンド幅の範囲内には解はありません

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
ja: bw.SJ() 検索の間隔 (%d) を [%.4g, %.4g] に増やしています

en: minimum occurred at one end of the range
ja: 最小値が範囲の端点にありました

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
ja: 'x' は少なくとも 2 つの要素を持つリストでなければ なりません

en: 'x' and 'g' must have the same length
ja: 'x' と 'g' は同じ長さを持たねばなりません

en: all observations are in the same group
ja: 全ての観測値が同じグループ中にあります

en: there must be at least 2 observations in each group
ja: 各グループに少なくとも 2 つの観測値がなければなりません

en: 'formula' should be of the form response ~ group
ja: 'formula' は response ~ group の形式でなければなりません

en: 'x' must be nonnegative and integer
ja: 'x' は非負整数でなければなりません

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
ja: 'n' は 'x' 以上の正整数でなければなりません

en: incorrect length of 'x'
ja: 'x' の長さが不正確です

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
ja: 'p' は 0 と 1 の間の単一の数値でなければなりません

en: length of choices must be 2
ja: 選択の長さは 2 でなければなりません

en: object '%s' has no scores
ja: オブジェクト '%s' はスコアを持ちません

en: 'scale' is outside [0, 1]
ja: 'scale' が [0, 1] 外です

en: biplots are not defined for complex PCA
ja: biplots は複雑な PCA 用には定義されていません

en: unequal number of rows in 'cancor'
ja: 'cancor' で列数が等しくありません

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
ja: 'x' または 'y' の次元が 0 です

en: 'x' has rank 0
ja: 'x' はランクが 0 です

en: 'y' has rank 0
ja: 'y' はランクが 0 です

en: 'x' and 'y' must have the same length
ja: 'x' と 'y' は同じ長さでなければなりません

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
ja: 'x' と 'y' は少なくとも 2 つの水準を持たねばなりません

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
ja: 'x' の全ての項目は、非負で有限でなければなりません

en: at least one entry of 'x' must be positive
ja: 'x' の少なくとも一つの項目は正でなければなりません

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
ja: 周辺和がゼロの p 値をシミュレーションで計算することができません

en: 'x' must at least have 2 elements
ja: 'x' は少なくとも 2 つの要素を持たねばなりません

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
ja: 'x' と 'p' の要素の数は同じでなければなりません

en: probabilities must be non-negative.
ja: 確率は非負でなければなりません

en: probabilities must sum to 1.
ja: 確率の総和は 1 でなければなりません

en: Chi-squared approximation may be incorrect
ja: カイ自乗近似は不正確かもしれません

en: NA values not allowed in 'd'
ja: 'd' 中には NA 値は許されません

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
ja: 距離は 'dist' の結果であるか、正方行列である必要があります

en: invalid value of %s
ja: %s の値が不正です

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
ja: 'k' は {1, 2, .. n - 1} 内にある必要があります

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
ja: %d 個の固有値 (最初の %d 個のうち) だけが正です

en: initial value is not in the interior of the feasible region
ja: 初期値は実行可能な範囲の内部にありません

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
ja: バリアアルゴリズムは指定回数繰り返しましたが収束しませんでした

en: Objective function increased at outer iteration %d
ja: 目的関数は外部繰り返し %d で増加しました

en: Objective function decreased at outer iteration %d
ja: 目的関数は外部繰り返し %d で減少しました

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
ja: 対比は自由度 %d に対しては定義されていません

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
ja: 自由度 %d では直交多項式を十分正確に表現できません

en: 'scores' argument is of the wrong length
ja: 'scores' 引数は 誤った長さです

en: 'scores' must all be different numbers
ja: 'scores' はすべて異なった数でなければなりません

en: 'degree' must be at least 1
ja: 次数 ('degree') は少なくとも 1 でなければなりません

en: missing values are not allowed in 'poly'
ja: 欠測値は 'poly' では許されません

en: 'degree' must be less than number of unique points
ja: 次数 ('degree') はユニークな点の数未満でなければなりません

en: must supply one or more vectors
ja: 1 つ以上のベクトルを与えなければなりません

en: arguments must have the same length
ja: 引数は同じ長さでなければなりません

en: contrasts apply only to factors
ja: 対比は因子にしか適用できません

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
ja: 対比は 2 つ以上の水準を持つ因子にしか適用できません

en: wrong number of contrast matrix rows
ja: 対比行列の行数が間違っています

en: singular contrast matrix
ja: 特異な対比行列です

en: numeric contrasts or contrast name expected
ja: 数値対比か対比名が期待されています

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
ja: %s には 'Matrix' パッケージが正しくインストールされている必要があります

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
ja: 対比を定義するために十分な自由度ではありません

en: baseline group number out of range
ja: ベースラインのグループ数が範囲を越えています

en: invalid 'use' argument
ja: 無効な 'use' 引数です

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
ja: 'x' to 'y' の両方を与えるか、行列形の 'x' を与えてください

en: 'y' must be numeric
ja: 'y' は数値でなければなりません

en: 'x' is empty
ja: 'x' は空です

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
ja: 'x' と 'y' は空ではいけません

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
ja: 'pairwise.complete.obs' を扱うことができません

en: 'V' is not a square numeric matrix
ja: 'V' は数値正方行列ではありません

en: 'x' must be a numeric vector
ja: 'x' は数値ベクトルでなければなりません

en: 'y' must be a numeric vector
ja: 'y' は数値ベクトルでなければなりません

en: not enough finite observations
ja: 有限な観測値が十分にありません

en: Cannot compute exact p-value with ties
ja: タイのため正確な p 値を計算することができません

en: 'formula' missing or invalid
ja: モデル式 ('formula') が無いか不正です

en: invalid formula
ja: 無効なモデル式です

en: 'x' must be a matrix or a data frame
ja: 'x' は行列かデータフレームでなければなりません

en: 'x' must contain finite values only
ja: 'x' は有限な値だけ含まなければなりません

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
ja: 'wt' の長さは 'x' 中の行数に等しくなければなりません

en: weights must be non-negative and not all zero
ja: 重みは非負であり、全てがゼロであってはいけません

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
ja: 'center' の長さは 'x' の列数に等しく無ければなりません

en: invalid 'tree' ('merge' component)
ja: 無効な 'tree' ('merge' 成分) です

en: either 'k' or 'h' must be specified
ja: 'k' か 'h' が指定されなければなりません

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
ja: 'tree' の 'height' 成分は昇順にソートされていません

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
ja: 'k' の要素は 1 と %d の間になければなりません

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
ja: "hclust"に適合するためには、デンドログラムの要素は1,2,...,%d (順序は問わない)である必要があります

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
ja: 枝数が正でないデンドログラムノードです

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
ja: バイナリでないデンドログラムの midcache() は部分的にしか実装されていません

en: non-leaf subtree of length 0
ja: 長さ 0 の葉ではないサブツリーです

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
ja: 'order.dendrogram' はデンドログラムを必要とします

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
ja: 'reorder.dendrogram' はデンドログラムを必要とします

en: invalid (length 0) node in dendrogram
ja: デンドログラム中に不正な (長さ 0 の) ノードがあります

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
ja: 枝数が非負のデンドログラムの葉ではないノードです

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
ja: 'height' は少なくともその成分の最大 height である %g である必要があります

en: 'X' is not a dendrogram
ja: 'X' はデンドログラムではありません

en: 'x' must be a numeric matrix
ja: 'x' は数値行列でなければなりません

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
ja: 'x' は少なくとも 2 行と 2 列を持たなければなりません

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
ja: 'margins' は長さ 2 の数値ベクトルでなければなりません

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
ja: 行デンドログラムの順序は 誤った長さのインデックスを与えました

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
ja: Colv = "Rowv" ですが、nrow(x) ! = ncol(x) です

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
ja: 列デンドログラムの順序は 誤った長さのインデックスを与えました

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
ja: 'ColSideColors' は長さの ncol(x) の文字ベクトルでなければなりません

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
ja: 'RowSideColors' は長さ nrow(x) の文字ベクトルでなければなりません

en: argument 'x' must be numeric
ja: 引数 'x' は数値でなければなりません

en: 'x' and 'weights' have unequal length
ja: 'x' と 'weights' は同じ長さを持たねばなりません

en: 'x' contains missing values
ja: 'x' は欠測値を含んでいます

en: 'weights' must all be finite
ja: 'weights' はすべて有限値でなければなりません

en: 'weights' must not be negative
ja: 'weights' は非負でなければなりません

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
ja: sum(weights) != 1 -- 真の密度にはならないでしょう

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
ja: バンド幅を自動的に選ぶためには少なくとも 2 つの点が必要です

en: unknown bandwidth rule
ja: 未知のバンド幅規則です

en: non-finite 'bw'
ja: 'bw' が有限ではありません

en: 'bw' is not positive.
ja: 'bw' は正ではありません

en: non-finite 'from'
ja: 'from' が有限ではありません

en: non-finite 'to'
ja: 'to' が有限ではありません

en: invalid formula in deriv
ja: deriv に不正な式があります

en: 'x' is not a vector
ja: 'x' はベクトルでありません

en: bad value for 'lag' or 'differences'
ja: ラグ ('lag') や階差 ('differences') には不適切な値です

en: 'xi' does not have the right length
ja: 'xi' の長さが正しくありません

en: incorrect dimensions for 'xi'
ja: 'xi' の次元が不正確です

en: 'x' is not a vector or matrix
ja: 'x' はベクトルでも行列でもありません

en: invalid distance method
ja: 無効な距離法です

en: ambiguous distance method
ja: 曖昧な距離法です

en: non-square matrix
ja: 正方行列ではありません

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
ja: 'rate' または 'scale' のどちらか一方を指定してください

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
ja: x[] と prob[] は等しい長さのベクトルでなければなりません

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
ja: probabilities は有限であり、負ではない値であって、すべてが0であってはいけません

en: 'x' must be non-negative
ja: 'x' は非負でなければなりません

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
ja: サイズが sum(x) と異なります。つまりどちらかが間違いです

en: 'prob' and 'mu' both specified
ja: 'prob' と 'mu' の双方が指定されました

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
ja: メソッドの限界のために幾つかの項は NA 値を持つでしょう

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
ja: 'x' は 1 つ以上の非欠損値を持たなければなりません

en: wrong embedding dimension
ja: 誤った埋め込み次元です

en: 'covmat' is not a valid covariance list
ja: 'covmat' は有効な共分散リストではありません

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
ja: 'x' も 'covmat' も与えられていません

en: response not allowed in formula
ja: モデル式中で許されない応答です

en: factor analysis applies only to numerical variables
ja: 因子分析法は数値変数にしか適用できません

en: 'covmat' is of unknown type
ja: 'covmat' は未知のタイプです

en: requested scores without an 'x' matrix
ja: 'x' 行列無しで要求されたスコアです

en: factor analysis requires at least three variables
ja: 因子分析法は少なくとも 3 つの変数を必要とします

en: no starting values supplied
ja: 初期値が与えられていません

en: invalid argument 'lambda'
ja: 無効な引数 'lambda'

en: %s link not recognised
ja: リンク %s は利用できません

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
ja: 'Poisson' ファミリには負の値は許されません

en: ignoring prior weights
ja: 事前重みを無視します

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
ja: 'quasiPoisson' ファミリには負の値は許されません

en: cannot find valid starting values: please specify some
ja: 有効な初期値を見つけることができません: 何か指定してください

en: y values must be 0 <= y <= 1
ja: y の値は [0, 1] 中でなければなりません

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
ja: 整数でない事前重みからはシミュレーションできません

en: using weights as shape parameters
ja: shape パラメータとして重み (weights) を使います

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
ja: 'inverse.gaussian' ファミリでは正の値しか許されません

en: using weights as inverse variances
ja: 逆分散として重みを使いました

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
ja: 分散 ('variance') "%s" は無効です。可能な分散は "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" と "constant" です

en: length mismatch in convolution
ja: 畳み込みで長さが一致していません

en: missing values in 'filter'
ja: フィルター ('filter') 中に欠損値があります

en: 'filter' is longer than time series
ja: フィルター ('filter') は時系列より長いです

en: argument 'sides' must be 1 or 2
ja: 引数 'sides' は 1 か 2 でなければなりません

en: 'circular' must be logical and not NA
ja: 'circular' は NA ではない論理値である必要があります

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
ja: 'init' の長さは 'filter' の長さに等しくなければなりません

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
ja: 'x' は少なくとも 2 つの行及び列を持たなければなりません

en: 'x' has entries too large to be integer
ja: 'x' は整数とするにはあまりに多くの項目を持っています

en: 'x' has been rounded to integer: %s
ja: 'x' は整数に丸められました: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
ja: 'x' が行列でなければ、'y' を与えなければなりません

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
ja: 'mult' は 2 以上の整数 (典型的には = 30) でなければなりません

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
ja: alternativer は "two.sided", "less" か "greater" でなければなりません

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
ja: 'or' は単一の数値もしくは 0 と inf 間の単一の数でなければなりません

en: need 2 or more non-zero row marginals
ja: 2 もしくはそれ以上のゼロでない列周辺を持たなければなりません

en: need 2 or more non-zero column marginals
ja: 2 もしくはそれ以上のゼロでない行周辺を持たなければなりません

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
ja: 'hybrid' は 2 x 2 分割表に対しては無視されます

en: all groups must contain data
ja: 全てのグループはデータを含まなければなりません

en: not enough observations
ja: 十分な観測値がありません

en: NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks'
ja: NA は 'groups' や 'blocks' 中には許されません

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
ja: 'y', 'groups' 及び 'blocks' は同じ長さでなければなりません

en: not an unreplicated complete block design
ja: 繰り返しの無い完全なブロックデザインではありません

en: formula missing
ja: モデル式がありません

en: incorrect specification for 'formula'
ja: モデル式 ('formula') の指定が不正確です

en: nothing to tabulate
ja: 表にするものが何もありません

en: incorrect specification for 'row.vars'
ja: 'row.vars' の指定が不正確です

en: incorrect specification for 'col.vars'
ja: 'col.vars' の指定が不正確です

en: 'formula' must have both left and right hand sides
ja: モデル式 ('formula') は左辺と右辺の双方を持たなければなりません

en: interactions are not allowed
ja: 交互作用は許されません

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
ja: モデル式 ('formula') が右辺と左辺の双方に '.' を持っています

en: incorrect variable names in rhs of formula
ja: モデル式の右辺に不正確な変数名があります

en: incorrect variable names in lhs of formula
ja: モデル式の左辺に不正確な変数名があります

en: cannot use dots in formula with given data
ja: 与えられたデータではモデル式中にドット記法を使うことはできません

en: 'x' must be an "ftable" object
ja: 'x' は "ftable" オブジェクトでなければなりません

en: wrong method
ja: 誤った method です

en: 'file' must be a character string or connection
ja: 'file' は文字列かコネクションでなければなりません

en: 'row.var.names' missing
ja: 'row.var.names' がありません

en: 'col.vars' missing or incorrect
ja: 'col.vars' が無いか不正確です

en: 'family' not recognized
ja: 'family' が確認できません

en: invalid 'method' argument
ja: 無効な 'method' 引数です

en: 'weights' must be a numeric vector
ja: 'weights' は数値ベクトルでなければなりません

en: negative weights not allowed
ja: 負の重みは許されません

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
ja: オフセットの数は %d ですが、%d (観測値の数)に等しくなければなりません

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
ja: Null deviance を求めるための切片のみのモデルの計算が収束しませんでした。'maxit' を増やしますか?

en: value of 'epsilon' must be > 0
ja: 'epsilon' の値は正でなければなりません

en: maximum number of iterations must be > 0
ja: 繰り返しの最大数は正でなければなりません

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
ja: 'family' 引数は有効なファミリオブジェクトではないようです

en: invalid linear predictor values in empty model
ja: 空モデル中の無効な線形予測子です

en: invalid fitted means in empty model
ja: 空モデル中の無効な当てはめ平均です

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
ja: 'start' の長さは %d に等しい必要があります。そして %s に対する初期 coefs に対応すべきです

en: NAs in V(mu)
ja: V(mu) 中に NA があります

en: 0s in V(mu)
ja: V(mu) 中に 0 があります

en: NAs in d(mu)/d(eta)
ja: D(mu)/d(eta) 中に NA があります

en: no observations informative at iteration %d
ja: 繰り返し %d において意味のある観測値がありません

en: non-finite coefficients at iteration %d
ja: 繰り返し %d において有限でない係数が得られました

en: singular fit encountered
ja: 特異な当てはめに遭遇しました

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
ja: 係数の有効なセットが見出されませんでした: 初期値を与えてください

en: step size truncated due to divergence
ja: 発散したため、ステップサイズが切り詰められました

en: inner loop 1; cannot correct step size
ja: 内部ループ 1; ステップサイズを訂正することができません

en: step size truncated: out of bounds
ja: ステップサイズの切り詰め: 限界を越えました

en: inner loop 2; cannot correct step size
ja: 内部ループ 2; ステップサイズを訂正することができません

en: glm.fit: algorithm did not converge
ja: glm.fit: アルゴリズムは収束しませんでした

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
ja: glm.fit: アルゴリズムは境界値で停止しました

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
ja: glm.fit: 数値的に 0 か 1 である確率が生じました

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
ja: glm.fit: 数値的に 0 である当てはめ比率が生じました

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
ja: 'anova.glm' への次の引数は無効であり、除去されました:

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
ja: '%s' ファミリに対して F 検定を使うのは不適切です

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
ja: 固定された dispersion に F 検定を使うことは適当ではありません

en: models with response %s removed because response differs from model 1
ja: 応答がモデル 1 と異なるため、応答が %s のモデルが取除かれました

en: models were not all fitted to the same size of dataset
ja: モデルは全て同じサイズのデータセットに当てはめられませんでした

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
ja: 重みが 0 の観測値は標準偏差の計算で使われません

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
ja: "ward"法は "ward.D" 法に名称変更されました。新しい "ward.D2"もあります

en: invalid clustering method
ja: 無効なクラスタリング法です

en: ambiguous clustering method
ja: 曖昧なクラスタリング法です

en: invalid dissimilarities
ja: 無効な非類似度です

en: size cannot be NA nor exceed 65536
ja: 観測値の数は NA ではいけませんし、65536 を超えることもできません

en: must have n >= 2 objects to cluster
ja: クラスタリングすべき 2 以上のオブジェクトが必要です

en: invalid length of members
ja: メンバーの長さが無効です

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
ja: 引数 'x' をクラス %s に強制変換できません

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
ja: 次のようなメソッド関数を提供することを考慮してください: as.hclust.%s()

en: need dendrograms where all leaves have labels
ja: すべての葉がラベルを持つデンドログラムが必要です

en: 'k' and 'h' must be a scalar
ja: 'k' と 'h' はスカラーでなければなりません

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
ja: 'k' と 'h' の丁度 1 つを指定してください

en: k must be between 2 and %d
ja: k は 2 と %d の間になければなりません

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
ja: 丁度一つの 'which' と 'x' を指定してください

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
ja: 'which' のすべての要素は 1 と %d の間になければなりません

en: invalid parameter values
ja: 無効なパラメータ値です

en: missing values not allowed
ja: 欠測値は許されません

en: 'r' is less than 1
ja: 'r' は 1 未満です

en: 'm' is less than 1
ja: 'm' は 1 未満です

en: 'r' is less than 0
ja: 'r' は 0 未満です

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
ja: 'm' は非負整数の数値ベクトルでなければなりません

en: unknown named kernel
ja: 未知の名前のカーネルです

en: 'coef' must be a vector
ja: 'coef' はベクトルでなければなりません

en: 'coef' does not have the correct length
ja: 'coef' の長さが正しくありません

en: coefficients do not add to 1
ja: 係数の総和は 1 ではありません

en: 'k' is not a kernel
ja: 'k' はカーネルではありません

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
ja: 'x' はカーネル 'k' より短いです

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
ja: 'kernapply' はオブジェクト 'x' のために利用できません

en: 'x' is not a kernel
ja: 'x' はカーネルではありません

en: empty cluster: try a better set of initial centers
ja: 空のクラスタ: より良い初期中心を試みましょう

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
ja: クラスタ中心の数は 1 と nrow(x) の間になければなりません

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
ja: Quick-TRANSfer ステージのステップ数が最大値 (= %d) を超えました

en: invalid nrow(x)
ja: nrow(x) が不正です

en: invalid ncol(x)
ja: ncol(x) が不正です

en: 'centers' must be a number or a matrix
ja: 中心 ('centers') は数値か行列でなければなりません

en: more cluster centers than distinct data points.
ja: 異なったデータ点よりも多くのクラスタ中心があります

en: initial centers are not distinct
ja: 中心の初期値に同じものがあります

en: more cluster centers than data points
ja: データ点よりも多くのクラスタ中心があります

en: 'iter.max' must be positive
ja: 'iter.max' は正でなければなりません

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
ja: 'x' と中心 ('centers') の列数は同じでなければなりません

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
ja: ’x’はリストなので、引数 'g' は無視します

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
ja: 'x'のうちいくつかの要素は数値ではないので，数値に強制変換されます

en: not enough 'x' data
ja: 'x' データの数が十分ではありません

en: not enough 'y' data
ja: 'y' データの数が十分ではありません

en: p-value will be approximate in the presence of ties
ja: タイがあるため、p 値は近似値になります

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
ja: 'y' は数値、関数、または有効な関数名の文字列でなければなりません

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
ja: 数値の y を与えなければなりません。
    密度の推定には density() を使いましょう

en: 'k' is not an integer
ja: 'k' は整数でありません

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
ja: method = '%s' はサポートされていません。'qr' を使用します

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
ja: オフセットの数は %d ですが、%d (観測値の数)に等しくなければなりません

en: 'x' must be a matrix
ja: 'x' は行列でなければなりません

en: 0 (non-NA) cases
ja: (非 NA 値の) ケースが 0 です

en: incompatible dimensions
ja: 矛盾した次元です

en: missing or negative weights not allowed
ja: 欠損もしくは負の重みは許されません

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
ja: 無効な 'lm' オブジェクト: 項 ('terms') 成分がありません

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
ja: summary.lm(<fake-lm-object>) を呼び出し中...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
ja: オブジェクト中の残り自由度はこれは "lm" オブジェクトではないことを示唆します

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
ja: ほぼ完全なフィットなので，summary には信頼性がない場合があります

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
ja: lm オブジェクトは適切な 'qr' 成分を持ちません。
     ランクがゼロか lm(.., qr=FALSE) を使うべきではありませんでした。

en: family '%s' not implemented
ja: ファミリ '%s' は実装されていません

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
ja: anova.lm(<fake-lm-object>) を呼び出し中...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
ja: 完全なフィットに対する ANOVA F 検定には信頼性がありません

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
ja: predict.lm(<fake-lm-object>) を呼び出し中...

en: predictions on current data refer to _future_ responses
ja: 現在のデータによる予測は未来の応答値を参照しています

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
ja: 予測値の分散は、当てはめに用いた重みの逆数に比例すると仮定します

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
ja: モデル当てはめは重みつきですが、予測誤差は一定と仮定します

en: 'weights' as formula should be one-sided
ja: 公式としての 'weights' は片側でなければなりません

en: 'object' has no 'effects' component
ja: オブジェクト ('object') は効果 ('effects') 成分を持ちません

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
ja: 'se.fit' 引数は "mlm" のオブジェクトに対してはまだ未実装です

en: invalid model QR matrix
ja: モデルの計算における QR 分解の結果が不正です

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
ja: NA でない残差の長さが、当てはめで使われたケースと一致しません

en: predictors must all be numeric
ja: 予測子はすべて数値でなければなりません

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
ja: 'degree' は 0, 1 または 2 です

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
ja: 'span' と 'enp.target' の双方が指定されました。'span' が使われます

en: invalid 'control' argument
ja: 無効な 'control' 引数です

en: invalid NCOL(X)
ja: 無効な NCOL(X)

en: only 1-4 predictors are allowed
ja: 1-4 個の予測子しか許されません

en: invalid 'y'
ja: 無効な 'y'

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
ja: degree = 1 の時は、因子予測子の平方は捨て去ることが指示されました

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
ja: 唯一つの数値予測子を持つ予測子の平方は捨て去ることが指示されました

en: specified parametric for all predictors
ja: すべての予測子がパラメトリックと指定されました

en: invalid argument 'span'
ja: 無効な引数 'span' です

en: invalid argument 'cell'
ja: 無効な引数 'cell' です

en: invalid argument 'degree'
ja: 無効な引数 'degree' です

en: first argument must be a "loess" object
ja: 最初の引数は "loess" オブジェクトでなければなりません

en: no models to compare
ja: 比較すべきモデルがありません

en: extra arguments discarded
ja: 余計な引数は捨てられました

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
ja: 'logLik.lm' は多重応答を扱うことができません

en: no "nobs" attribute is available
ja: いかなる "nobs" 属性も利用不能です

en: no 'nobs' method is available
ja: いかなる 'nobs' メソッドもありません

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
ja: 'margin'は'table'に対応する数値または名前でなければなりません

en: 'start' and 'table' must be same length
ja: 'strat' と 'table' は同じ長さでなければなりません

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
ja: 重みの数は %d ですが、%d (応答の数) に等しくなければなりません

en: 'X' matrix was collinear
ja: 'X' 行列は共線的でした

en: missing observations deleted
ja: 欠損した観測値は削除されました

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
ja: 重みが 0 の観測値は標準偏差の計算で使われません

en: observations with 0 weights not used
ja: 重みが 0 の観測値は使用されません

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
ja: 'low' そして 'high' の両方が TRUE にはなれません

en: need multiple responses
ja: 多重応答を必要とします

en: object must be of class %s or %s
ja: オブジェクトはクラス %s か %s でなければなりません

en: residuals have rank %d < %d
ja: 残差はランク %d < %d を持ちます

en: NAs are not allowed
ja: NA は許されません

en: each dimension in table must be >= 2
ja: テーブルの各次元は 2 以上である必要があります

en: 'x' must be a 3-dimensional array
ja: 'x' は 3 次元配列でなければなりません

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
ja: 'x' が配列でなければ, 'y' が与えられなければなりません

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
ja: 'x' が配列でなければ, 'z' が与えられなければなりません

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
ja: 'x', 'y' 及び 'z' は同じ長さでなければなりません

en: sample size in each stratum must be > 1
ja: 各層のサンプルサイズは > 1 である必要があります

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
ja: 'x' は正方行列で、少なくとも 2 つの行と列を持たねばなりません

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
ja: 'x' と 'y' は同じ数のレベル (最低 2) を持たねばなりません

en: need numeric data
ja: 数値データが必要です

en: 'mlm' objects with weights are not supported
ja: 重みつきの 'mlm' オブジェクトはサポートされていません

en: X does not define a subspace of M
ja: X は M の部分空間を定めません

en: residuals have rank %s < %s
ja: 残差はランク %s < %s を持ちます

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
ja: 'model.tables' は多重応答に対してはまだ未実装です

en: type '%s' is not implemented yet
ja: 型 '%s' はまだ実装されていません

en: this fit does not inherit from "lm"
ja: この当てはめは "lm" を継承していません

en: 'cterms' argument must match terms in model object
ja: 'cterms' パラメータはモデルオブジェクト中の項に適合しなければなりません

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
ja: デザインは均衡していません - se のために se.contrast() を使います

en: design is unbalanced so cannot proceed
ja: デザインは不均衡ですから先に進めません

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
ja: デザインが均衡していないため標準エラー情報は返されません
    標準エラーは 'se.contrast' を用いて得ることができます

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
ja: 型 '%s' に対する SE はまだ実装されていません

en: na.action must be a function
ja: na.action は関数でなければなりません

en: non-factors ignored: %s
ja: 因子でないものは無視されました: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
ja: eff.aovlist: 直交しない対比は誤った結果を与えるかもしれません

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
ja: 列の無いデータフレームからモデル式を作れません

en: no terms component nor attribute
ja: terms 要素も terms 属性もありません

en: 'termlabels' must be a character vector of length at least one
ja: 'termlabels' は少なくとも長さ 1 の文字ベクトルでなければなりません

en: 'termobj' must be a object of class %s
ja: 'termobj' はクラス %s のオブジェクトでなければなりません

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
ja: 変数 '%s' はタイプ "%s" として当てはめられましたが、しかしタイプ "%s" が与えられています

en: variables %s were specified with different types from the fit
ja: 変数 %s は当てはめによるものとは異なったタイプを用いて指定されました

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
ja: 'data' は行列や配列ではなく、データフレームでなければなりません

en: variable '%s' is not a factor
ja: 変数 '%s' は因子ではありません

en: 'offset' must be numeric
ja: 'offset' は数値でなければなりません

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
ja: model.matrix() でモデルフレームとモデル式の組合せが不適当です

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
ja: 変数 '%s' は存在しません。その対比は無視されます

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
ja: 因子応答対する type = "numeric" の使用は無視されます

en: invalid response type
ja: 無効な応答タイプです

en: invalid 'data' argument
ja: 無効な 'data' 引数です

en: all times contain an NA
ja: 全ての時間が NA 値を含んでいます

en: missing values in object
ja: オブジェクト中に欠損値があります

en: invalid argument 'omit'
ja: 無効な引数 'omit' です

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
ja: 'print.level' は {0, 1, 2} 中でなければなりません

en: 'interval' must be a vector of length 2
ja: 'intervals' は長さ 2 の数値ベクトルでなければなりません

en: lower < upper  is not fulfilled
ja: lower < upper になっていません

en: f.lower = f(lower) is NA
ja: f.lower = f(lower) が NA です

en: f.upper = f(upper) is NA
ja: f.upper = f(upper) が NA です

en: invalid 'extendInt'; please report
ja: 'extendInt'の値が不正です。報告してください

en: no sign change found in %d iterations
ja: %d 回の反復を行いましたが符号が変化しませんでした

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
ja: f(lower) * f(upper) <= 0 において、区間の端点を拡張することに成功しませんでした

en: f() values at end points not of opposite sign
ja: f() の端点での値が異なった符号を持ちません

en: convergence problem in zero finding:
ja: 0点の探索中に収束の問題が発生しました

en: 'control' argument must be a named list
ja: 引数 'control' は名前付きリストでなければなりません

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
ja: 論理値の 'hessian' は許されません。ドキュメントを参照してください。

en: 'params' has wrong length
ja: 'params' は 誤った長さです

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
ja: 'varying' は seq_along(pars) 中になければなりません

en: 'varying' has wrong length
ja: 'varying' が 誤った長さです

en: 'varying' must be logical, integer or character
ja: 'varying' は論理値, 整数または文字でなければなりません

en: invalid argument to 'getProfile'
ja: 'getProfile' への無効な引数です

en: cannot recognize parameter name
ja: パラメータの名前を確認できません

en: levels truncated to positive values only
ja: 水準は正の値だけに縮小されました

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
ja: setVarying: 'vary' 長はパラメータの長さに一致しなければなりません

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
ja: パラメータの初期値で勾配行列が特異です

en: 'data' must be a list or an environment
ja: 'data' はリストか環境でなければなりません

en: no starting values specified
ja: 初期値が与えられていません

en: parameters without starting value in 'data': %s
ja: 'data' 中に初期値の無いパラメータがあります: %s

en: no parameters to fit
ja: 当てはめるべきパラメータがありません

en: argument 'subset' will be ignored
ja: 引数 'subset' は無視されます

en: argument 'na.action' will be ignored
ja: 引数 'na.action' は無視されます

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
ja: algorithm = "port" でない限り upper および lower の制約は無視されます

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
ja: "nls" オブジェクトのための REML 対数尤度を計算することができません

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
ja: anova は "nls" オブジェクト系列に対してだけ定義されています

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
ja: 'anova' は "nls" オブジェクト系列に対してだけ定義されています

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
ja: 式 '%s' は形式 '~expr' でなければなりません

en: '%s' cannot be of mode '%s'
ja: '%s' はモード '%s' にはなれません

en: a two-sided formula is required
ja: 両側モデル式が必要です

en: not enough groups
ja: 十分なグループがありません

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
ja: bounds は L-BFGS-B 法 (または Brent 法) でしか使用することができません

en: unknown names in control:
ja: control の中に未知の名前

en: read the documentation for 'trace' more carefully
ja: 'trace' に対する解説をより注意深く読んでください

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
ja: 'trace != 0' は 'REPORT >= 1' を必要とします

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
ja: L-BFGS-B 法は、'reltol' そして 'abstol' の代わりに 'factr' (と 'pgtol') を使用します

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
ja: Nelder-Mead 法による一次元最適化は信頼できません:
    "Brent" 法を用いるか、または optimize() を直接使用してください

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
ja: method = "Brent" は一次元最適化でのみ使えます。

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
ja: 'lower' と 'upper' は有限の値でなければなりません

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
ja: SD の併合は対応のある検定では使用できません

en: 'x' must have 2 columns
ja: 'x' は 2 つの列を持たなければなりません

en: 'x' and 'n' must have the same length
ja: 'x' と 'n' は同じ長さでなければなりません

en: too few groups
ja: グループが少なすぎます

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
ja: てこ比 1 の観測データは図示しません:
      %s

en: use only with "lm" objects
ja: "lm" オブジェクトに対してだけ使用してください

en: 'which' must be in 1:6
ja: 'which' は 1:6 中になければなりません

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
ja: 'id.n' は {1, .., %d} 中になければなりません

en: y is empty or has only NAs
ja: y は空か、または NA 値しか持っていません

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
ja: ハット行列の対角要素 (テコ比) が全て %s で
     かつ factor 型の予測子もありません: 5 番目の図は作成されません

en: 'x' and 'T' have incompatible length
ja: 'x' と 'weights' は比較可能な長さを持たねばなりません

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
ja: 'x' は有限、非負の整数でなければなりません

en: 'T' must be nonnegative
ja: 'T' は非負でなければなりません

en: not enough data
ja: 十分なデータがありません

en: the case k > 2 is unimplemented
ja: k > 2 の場合はまだ実装されていません

en: 'r' must be a single positive number
ja: 'r' は単一の正値でなければなりません

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
ja: 'n', 'delta', 'sd', 'power' 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
ja: 'n', 'p1', 'p2', 'power', 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
ja: 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power' 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません

en: number of groups must be at least 2
ja: グループの数は少なくとも 2 です

en: number of observations in each group must be at least 2
ja: 各グループ中の観測値の数は少なくとも 2 でなければなりません

en: 'nterms' is missing with no default
ja: 'nterms' が欠損しており、既定値もありません

en: 'ppr' applies only to numerical variables
ja: 'ppr' は数値変数にしか適用できません

en: mismatched 'x' and 'y'
ja: 'x' 及び 'y' が合致しません

en: wrong number of columns in 'x'
ja: 'x' の列数が間違っています

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
ja: 定数／ゼロの列は単位分散になるようにスケール変更できません

en: PCA applies only to numerical variables
ja: PCA は数値変数にしか適用できません

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
ja: いかなるスコアも利用できません: 'retx=TRUE' で再当てはめしてください

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
ja: 'newdata' は行列かデータフレームでなければなりません

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
ja: 'newdata' は、元の列の一つ以上とマッチする名前つき列を持ちません

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
ja: 'newdata' は正しい列数を持ちません

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
ja: 'x' と 'covmat' の双方が与えられました。'x' は無視されます

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
ja: 'princomp' では，ケースは変数より多くなければなりません

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
ja: 'cor = TRUE' は定数変数とともに使うことができません

en: covariance matrix is not non-negative definite
ja: 共分散行列が非負値定符号ではありません

en: argument does not include a 'qr' component
ja: 引数は 'qr' 成分を含んでいません

en: argument does not include an 'effects' component
ja: 引数は 'effects' 成分を含んでいません

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
ja: 'proj' は多重応答に対しては実装されていません

en: table 'x' should have 2 entries
ja: テーブル 'x' には 2 つのエントリが必要です

en: elements of 'n' must be positive
ja: 'n' の要素は正でなければなりません

en: elements of 'x' must be nonnegative
ja: 'x' の要素は非負でなければなりません

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
ja: 'x' の要素は 'n' のそれらより大きくてはいけません

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
ja: 'p' は 'x' および 'n' と同じ長さでなければなりません

en: elements of 'p' must be in (0,1)
ja: 'p' の要素は (0, 1) 中になければなりません

en: 'formula' missing
ja: モデル式 ('formula') がありません

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
ja: 'na.rm ' が FALSE なら、欠測値及び NaN は許されません

en: 'probs' outside [0,1]
ja: 'probs' が範囲 [0, 1] 外です

en: invalid argument 'n'
ja: 無効な引数 'n' です

en: invalid argument 'r'
ja: 無効な引数 'r' です

en: invalid argument 'c'
ja: 無効な引数 'c' です

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
ja: 引数 'r' と　'c' は同じ総和を持たなければなりません

en: 'ref' must be of length one
ja: 'ref' の長さは 1 でなければなりません

en: 'ref' must be an existing level
ja: 'ref' は既存の水準でなければなりません

en: ref = %d must be in 1L:%d
ja: ref = %d は 1L:%d 中になければなりません:

en: failed to guess time-varying variables from their names
ja: 時間変動変数を名前から推測できませんでした

en: 'varying' arguments must be the same length
ja: 'varying' 引数は同じ長さでなければなりません

en: there are records with missing times, which will be dropped.
ja: 時間が欠損した記録がありますので、取り除きます

en: some constant variables (%s) are really varying
ja: 定数変数 (%s) は実際は変化しています

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
ja: 'reshapeWide' 属性がありません。'varying' を指定しなければなりません

en: 'varying' must be nonempty list or vector
ja: 'varying' は空でないリストまたはベクトルでなければなりません

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
ja: 'v.names' の長さが 'varying' の長さで割り切れません

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
ja: 'varying' の長さは 'v.names' の長さと 'times' の長さの積でなければなりません

en: 'k' must be positive
ja: 'k' は正でなければなりません

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
ja: 'k' は奇数でなければなりません!  'k' を %d に変更します

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
ja: 'k' は 'n' より大きいです!  'k' を %d に変更します

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
ja: バンド幅 'k' は 1 以上で奇数でなければなりません!

en: argument 'object' has an impossible length
ja: 引数 'object' はあり得ない長さを持ちます

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
ja: "%s" オブジェクトにメソッド 'getInitial' が見付かりませんでした

en: sample size must be between 3 and 5000
ja: サンプルの大きさは 3 と 5000 の間になければなりません

en: all 'x' values are identical
ja: すべての 'x' 値が同一です

en: attempt to smooth non-numeric values
ja: 数値でないものを平滑化しようとしました

en: attempt to smooth NA values
ja: NA 値を平滑化しようとしました

en: invalid 'endrule' argument
ja: 無効な引数 'endrule' です

en: invalid 'control.spar'
ja: 無効な 'control.spar' です

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
ja: 入力中に欠損値、無限の値は許されません

en: invalid number of points
ja: 点の数が間違っています

en: lengths of 'x' and 'w' must match
ja: 'x' と 'w' の長さは一致しなければなりません

en: all weights should be non-negative
ja: 重みは全て非負である必要があります

en: some weights should be positive
ja: 重みの幾つかは正である必要があります

en: 'tol' must be strictly positive and finite
ja: 'tol' は正で有限な数値でなければなりません

en: need at least four unique 'x' values
ja: 'x' には少なくとも 4 つの異なる値が必要です

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
ja: 'df' が特定されているので、'cv' は NA になってはいけません

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
ja: 一意でない 'x' 値によるクロスバリデーションには問題があるかも知れません

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
ja: 'all.knots' が TRUE なので 'nknots' の指定は無視されます

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
ja: 'nknots' は {1, .., n} の数値でなければなりません

en: 'nknots' must be at least 1
ja: 'nknots' は少なくとも 1 でなければなりません

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
ja: 相異なる 'x' 値の数より多くの内部結節点を使用することはできません

en: 'spar' must be of length 1
ja: 'spar' の長さは 1 でなければなりません

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
ja: NA lev[ ]; おそらく平滑化パラメ‐タ 'spar' が大きすぎました！

en: setting df = 1  __use with care!__
ja: df = 1 と設定しました。注意して使ってください！

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
ja: smooth.spline(keep.data = TRUE) の結果が必要です

en: type = "partial" is not yet implemented
ja: type = "partial" はまだ実装されていません

en: not a valid "smooth.spline" object
ja: 有効な "smooth.spline" オブジェクトではありません

en: 'span' must be between 0 and 1.
ja: 'span' は 0 と 1 の間になければなりません。

en: 'y' must be numeric vector
ja: 'y' は数値ベクトルでなければなりません

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
ja: 'x' と 'y' の観測値の数は一致しなければなりません。

en: number of weights must match number of observations.
ja: 重みの数は観測値の数と一致する必要があります

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
ja: 周期的な平滑化のためには 'x' は 0 と 1 の間に位置する必要があります

en: no finite observations
ja: 有限な観測値がありません

en: 'p' must be between 0 and 0.5
ja: 'p' は 0 と 0.5 の間になければなりません

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
ja: 'p' の長さは 1 か、'x' の列数に等しくなければなりません

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
ja: 'x' は時系列か ar() 当てはめ結果である必要があります

en: must specify 'spans' or a valid kernel
ja: 'span' か、有効なカーネルを指定しなければなりません

en: coverage probability out of range [0,1)
ja: 被覆確率が範囲 [0, 1) 外です

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
ja: spline: 最初と最後の y 値が異なります ‐ y[1] を双方のために使用します

en: 'y' must be increasing or decreasing
ja: 'y' は単調増加または単調減少している必要があります

en: 'spline' requires n >= 1
ja: 'spline' は n > = 1 であることを必要とします

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
ja: spline: 最初と最後の y 値が異なります ‐ y[1L] を双方のために使用します

en: 'deriv' must be between 0 and 3
ja: 'deriv' は 0 と 3 の間になければなりません

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
ja: 'x' は厳密に増加している必要があります (non - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
ja: stepfun: 'x' は昇順に並んでいる必要があります

en: 'x' must have length >= 1
ja: 'x' の長さは 1 以上でなければなりません

en: 'y' must be one longer than 'x'
ja: 'y' は 'x' より 1 だけ長くなくてはいけません

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
ja: 'x' に対して適用可能な 'as.stepfun' メソッドはありません

en: not a valid step function
ja: 適正な階段関数ではありません

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
ja: 関数 'plot.stepfun' が誤ったタイプの引数 'x' で呼ばれました

en: %s must be 0 or 1
ja: %s は 0 か 1 でなければなりません

en: only univariate series are allowed
ja: 一変量系列だけが許されます

en: series is not periodic or has less than two periods
ja: 系列は周期的でないか、2 未満の周期しか持ちません

en: unknown string value for s.window
ja: s.window に対する未知の文字列です

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
ja: 'cutpoints' は 0 < cuts < 1 中で重複があってはいけませんが、以下の値です:

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
ja: 'cutpoints' は重複があってはいけませんが、以下の値です

en: 'x' must be between -1 and 1
ja: 'x' は -1 と 1 の間になければなりません

en: 'x' must be between %s and %s
ja: 'x' は %s と %s の間になければなりません

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
ja: 'cutpoints' の数はシンボルの数より一つ少なくなければなりません

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
ja: 'cutpoints' の数はシンボルの数より一つ多くなければなりません

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
ja: 論理的な 'x' 引数に対しては 2 つのシンボルが必要です

en: invalid 'abbr.colnames'
ja: 無効な 'abbr.colnames' です

en: 'mu' must be a single number
ja: 'mu' は単一の数値でなければなりません

en: 'y' is missing for paired test
ja: 対検定で 'y' が欠損しています

en: data are essentially constant
ja: データは本質的に定数です

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
ja: 'main' は TRUE, FALSE, NULL または文字 (ベクトル) でなければなりません

en: x is not a vector or univariate time series
ja: x はベクトルもしくは一変量時系列ではありません

en: singularities in regression
ja: 特異な回帰です

en: 'ts' object must have one or more observations
ja: 'ts' オブジェクトは 1 つ以上の観測値を持たなければなりません

en: 'start' cannot be after 'end'
ja: 開始時間 ('start') は終了時間 ('end') の後にあることができません

en: no time series supplied
ja: 時系列が与えられていません

en: not all series have the same frequency
ja: 系列の頻度が全ては同じではありません

en: non-intersecting series
ja: 共通部分の無い系列です

en: non-time series not of the correct length
ja: 正しい長さでない非時系列です

en: time series contains internal NAs
ja: 時系列は内部に NA 値を含んでいます

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
ja: 系列は壊れています, 'tsp' 属性がありません

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
ja: 系列は壊れています: 'tsp' を持つ %d は %d を意味します

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
ja: 10 系列を越える多重プロットはできません

en: scatter plots only for univariate time series
ja: 散布図は一変量時系列用です

en: 'xy.labels' must be logical or character
ja: 'xy.labels' は論理値もしくは文字です

en: 'frequency' not changed
ja: 頻度 ('frequency') は変更されません

en: bad value for 'start'
ja: 開始時間 ('start') として適切な値ではありません

en: 'start' value not changed
ja: 開始時間値 ('start') は変更されません

en: bad value for 'end'
ja: 終了時間 ('end') として適切な値ではありません

en: 'end' value not changed
ja: 終了時間 ('end') は変更されません

en: 'start' > 'end'
ja: 'start' > 'end' です

en: extending time series when replacing values
ja: 値の置き換えの際、時系列を拡大しました

en: times to be replaced do not match
ja: 置き換えるべき時間が不整合です

en: no replacement values supplied
ja: 置き換えるべき値がありません

en: too many replacement values supplied
ja: 置き換えるべき値が多すぎます

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
ja: 与えられた値の数は、置き換えられるべき値の数を整数で割ったものになっていません

en: only replacement of elements is allowed
ja: 置き換えるべき値が多すぎます

en: 'model' must be list
ja: 'model' はリストである必要があります

en: 'n' must be strictly positive
ja: 'n' は正の値でなければなりません

en: 'ar' part of model is not stationary
ja: モデルの 'ar' 部分が定常ではありません

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
ja: burn-in 回数 ('n.start') は長さ 'ar + ma' である必要があります

en: 'model$order' must be of length 3
ja: 'model$order' は長さ 3 でなければなりません

en: inconsistent specification of 'ar' order
ja: 'ar' 次数の矛盾した指定です

en: inconsistent specification of 'ma' order
ja: 'ma' 次数の矛盾した指定です

en: number of differences must be a positive integer
ja: 階差の数は正整数でなければなりません

en: need an object with call component
ja: 呼出し成分を持つオブジェクトが必要です

en: 'ratio' must be a single positive number
ja: 比率 ('ratio') は単一の正値でなければなりません

en: 'x' and 'w' must have the same length
ja: 'x' と 'w' は同じ長さでなければなりません

en: requested conf.level not achievable
ja: 指定された conf.level を達成できませんでした

en: cannot compute exact confidence interval with ties
ja: タイがあるので、正確な信頼区間を計算することができません

en: cannot compute exact p-value with zeroes
ja: ゼロ値のため、正確な p 値を計算することができません

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
ja: ゼロ値のため、正確な信頼区間を計算することができません

en: Requested conf.level not achievable
ja: 要求された conf.level は達成不能です

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
ja: すべての観測値がタイの場合信頼区間を計算することができません

en: %s applies only to two-way tables
ja: %s は 2 次元のテーブルに対してのみ使えます

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
ja: 漸近回帰モデルの当てはめで、異なる入力値が少なすぎます

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
ja: これらのデータへは漸近回帰モデルを当てはめることができません

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
ja: 漸近回帰モデルの当てはめで、観測値の数が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
ja: 'asympOff' モデルの当てはめで、異なる入力値が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
ja: 'asympOrig' モデルの当てはめで、入力に異なる値が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit a biexponential
ja: biexponential モデルの当てはめで、異なる入力値が少なすぎます

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
ja: 'SSfol' の第二引数の長さは、応答変数の長さと等しい必要があります

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
ja: 'SSfol' モデルの当てはめには、少なくとも4つの観測値が必要です

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
ja: 4 変数ロジスティックモデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit a logistic model
ja: ロジスティックモデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
ja: Michaelis-Menten モデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
ja: Gompertz モデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
ja: Weibull 成長モデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
ja: Weibull 成長モデルの当てはめでは、全ての 'x' 値は非負でなければなりません

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
ja[0]: 結合された当てはめから %d/%d 行を使用します

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
ja[0]: 下位のスコープはモデル中に含まれない項 %s を持ちます

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
ja[0]: 上位のスコープはモデル中に含まれない項 %s を持ちます

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
ja[0]: %d 個のエラー項があります。1 つだけが許されます

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
ja[0]: 'split' リスト中に未知の名前 %s があります

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
ja[0]: %d 個の因子は %d 個の変数に対しては多すぎます

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
ja[0]: 'start' は %d 行でなければなりません

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
ja[0]: 指定された初期値からは最適化を行うことができませんでした

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
ja[0]: 'init' は %d 列でなければなりません

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
ja[0]: 行列 X のランクは %d ですが、観測値が %d 個しかありません

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
ja[0]: %d 回の反復を行いましたが収束しませんでした

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
ja[0]: %d 個の欠測値が削除されました

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
ja[0]: 行列 'X' には %d 個の観測値があります

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
ja[0]: 'Y' には %d 個の観測値があります

en: only %d case | only %d cases
ja[0]: 観測値が %d 個しかありません

en: but %d variable | but %d variables
ja[0]: 変数が %d 個しかありません

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
ja[0]: %d の反復を行いましたが medpolish() が収束しませんでした

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
ja[0]: 'newdata' は %d 行です

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
ja[0]: %d 行の変数が見つかりました

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
ja[0]: 因子 %s には新しい水準 %s があります

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
ja[0]: %d 個の観測値が欠損のため削除されました

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
ja[0]: %d 回の反復を行いましたが収束しませんでした

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
ja[0]: 認識不能な control 要素 %s は無視されました

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
ja[0]: パラメーター %s のあてはめは変数なしで行われました

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
ja[0]: モデル式中にパラメータ %s がありません

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
ja[0]: NA, NaN および Inf を含む %d 個のの観測値は削除されました

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
ja[0]: 'start.innov' が短すぎます: %d 個の点が必要です
