stats 4.1.0 - en to lt translation catalogue (777 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
lt: ne visi modeliai pritaikyti vienodam stebėjimų skaičiui

en: empty model supplied
lt: pateiktas tuščias modelis

en: 'acf' must be of length two or more
lt: 'acf' ilgis turi būti du ar daugiau

en: object not interpretable as a factor
lt: objektas nėra intepretuojamas kaip faktorius

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
lt: negalima pritaikyti modelių be lygio ('alpha' turi būti ne 0 arba FALSE)

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
lt: 'alpha', 'beta' ir 'gamma' turi būti vieneto intervale

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
lt: duomenys neturi būti nuliniai multiplikaciniams Holt-Winter

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
lt: norint apskaičiuoti sezono pradžios reikšmes, reikia bent 2 periodų

en: invalid length(x)
lt: neteisingas length(x)

en: optimization difficulties: %s
lt: optimizavimo kliūtys: %s

en: optimization failure
lt: optimizavimo triktis

en: time series has no or less than 2 periods
lt: laiko eilutės visai neturi arba turi mažiau nei 2 periodus

en: the series is entirely NA
lt: eilutės yra NA

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
lt: selektyviame Bajeso metode (BSM) dažnis turi būti teigiamas sveikasis skaičius >= 2

en: only implemented for univariate time series
lt: įgyvendinta tik vienmatėms laiko eilutėms

en: 'x' must be numeric
lt: 'x' turi būti skaitinis

en: the first value of the time series must not be missing
lt: pirma laiko eilutės reikšmė turi būti netrūkstama

en: all parameters were fixed
lt: visi parametrai nustatyti

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
lt: galima konvergencijos problema: 'optim' davė kodą = %d ir pranešimą %s

en: no factors in the fitted model
lt: nėra faktorių pritaikytame modelyje

en: 'which' specified no factors
lt: 'which' nurodo ne faktorius

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
lt: 'which' nurodo kai kuriuos ne faktorius, kurie bus pašalinti

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
lt: 'sampleT' ir 'nser' turi būti sveikasis skaičius

en: 'lag.max' must be at least 0
lt: 'lag.max' turi būti mažiausiai 0

en: 'lag.max' must be at least 1
lt: 'lag.max' turi būti mažiausiai 1

en: NAs in 'x'
lt: NA, esančios 'x'

en: x$lag must have at least 1 column
lt: x$lag turi turėti bent 1 stulpelį

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
lt: naudokite ci.type="ma", jei tik pirmas vėlavimas yra 0

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
lt: Puslapis [%d,%d]: i =%s; j =%s

en: univariate time series only
lt: tik vienmatės laiko eilutės

en: no terms in scope
lt: nėra termų taikymo srityje

en: no terms in scope for adding to object
lt: nėra termų taikymo srityje pridedant prie objekto

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
lt: pasikeitė naudojamų eilučių skaičius: pašalinkite trūkstamas reikšmes?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
lt: bandymas pasirinkti modelį iš esmės yra beprasmiškas

en: F test assumes quasi%s family
lt: F testas įgyja quasi%s šeimą

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
lt: nėra 'add1' metodo taikomo "mlm" modeliams

en: scope is not a subset of term labels
lt: taikymo sritis nėra termo etikečių pogrupis

en: no 'drop1' method for "mlm" models
lt: nėra 'drop1' metodo "mlm" modeliams

en: F test assumes 'quasi%s' family
lt: F testas įgyja 'quasi%s' šeimą

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
lt: AIC nėra apibrėžtas šiam modeliui, todėl 'step' negali tęstis

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
lt: AIC yra šio modelio -infinity, todėl 'step' negali tęstis

en: 'A' must be an array or table
lt: 'A' turi būti masyvas arba lentelė

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
lt: FUN ilgis, %d
    neatitinka paraštės ilgio, %d

en: no rows to aggregate
lt: nėra eilučių, kurias agreguoti

en: 'by' must be a list
lt: 'by' turi būti sąrašas

en: arguments must have same length
lt: argumentai turi būti tokio paties ilgio

en: cannot change frequency from %g to %g
lt: negalima pakeisti dažnio iš %g į %g

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
lt: 'x' turi būti matricos/duomenų sistemos koeficientas

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
lt: parinktis "show.coef.Pvalues" netinkama: darant prielaidą, kad TRUE

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
lt: 'P.values' yra TRUE, bet 'has.Pvalue' nėra

en: wrong k / cs.ind
lt: neteisingas k / cs.ind

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
lt: parinktis "show.signif.stars" netinkama: darant prielaidą, kad TRUE

en: 'anova' object must have colnames
lt: 'anova' objektas privalo turėti colnames

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
lt: 'conf.level' turi būti vienas skaičius tarp 0 ir 1

en: not enough 'x' observations
lt: nepakanka 'x' stebėjimų

en: not enough 'y' observations
lt: nepakanka 'y' stebėjimų

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
lt: imtys skiriasi vietoje: negalima apskaičiuoti nustatyto pasikliautimo rinkinio, grąžina NA

en: cannot compute confidence set, returning NA
lt: negali apskaičiuoti pasikliautinosios aibės, grąžina NA

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
lt: negali apskaičiuoti asimptotinės pasikliautinosios aibės ar įvertinimo

en: cannot compute estimate, returning NA
lt: negali apskaičiuoti įverčio, grąžina NA

en: cannot compute exact p-value with ties
lt: nepavyko apskaičiuoti tikslios p-reikšmės su ryšiais

en: cannot compute exact confidence intervals with ties
lt: negali tiksliai apskaičiuoti pasitikėjimo intervalą su ryšiais

en: 'formula' missing or incorrect
lt: trūksta 'formula' arba ji neteisinga

en: grouping factor must have exactly 2 levels
lt: grupavimo faktorius turi būti lygiai 2 lygių

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
lt: svoriai nepalaikomi daugiapakopiame aov()

en: Error() model is singular
lt: Error() modelis yra singuliarus

en: the 'split' argument must be a list
lt: 'split' argumentas turi būti sąrašas

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
lt: 'coef' turi apibrėžti priešingybę, t. y. suma į 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
lt: 'coef' turi būti tokio paties ilgio kaip 'contrast.obj'

en: each element of '%s' must be logical
lt: kiekvienas '%s' elementas turi būti loginis

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
lt: apibrėžtas kontrastas yra tuščias (neturi TRUE elementų)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
lt: 'contrast.obj' stulpelis turi apibrėžti kontrastą (suma lygi nuliui)

en: no degrees of freedom for residuals
lt: nėra laisvės laipsnių liekanoms

en: 'object' does not include an error 'qr' component
lt: 'object' neapima klaidos 'qr' komponento

en: Refitting model to allow projection
lt: Atstatymo modelis, kad leisti projekciją

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
lt: 'contrast.obj' stulpelis turi apibrėžti contrast(sum to zero)

en: 'ties' is not "ordered", a function, or list(<string>, <function>)
lt: 'ties' nėra sutvarkytas, funkcija ar list(<string>, <function>)

en: collapsing to unique 'x' values
lt: susiskaidyti į unikalias 'x' reikšmes

en: invalid interpolation method
lt: neteisingas interpoliavimo metodas

en: need at least two non-NA values to interpolate
lt: norint interpoliuoti, reikia bent dviejų ne NA reikšmių

en: zero non-NA points
lt: nuliniai ne NA taškai

en: 'approx' requires n >= 1
lt: 'approx' reikia n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
lt: 'x' ir 'g' turi būti tokio paties ilgio

en: 'order.max' must be >= 1
lt: 'order.max' turi būti >= 1

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
lt: 'order.max' turi būti < 'n.obs'

en: zero-variance series
lt: nulinės dispersijos eilutės

en: 'n.ahead' must be at least 1
lt: 'n.ahead' turi būti mažiausiai 1

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
lt: nesutampa skaičius eilučių, esančių 'object' ir 'newdata'

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
lt: 'se.fit' dar neįdiegtas daugiamačiams modeliams

en: MLE only implemented for univariate series
lt: MLE įdiegta tik vienmatėms eilutėms

en: 'order.max' must be >= 0
lt: 'order.max' turi būti >= 0

en: 'order.max' must be < 'n.used'
lt: 'order.max' turi būti < 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
lt: 'order' turi būti neneigiamas skaitinis vektorius, kurio ilgis 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
lt: 'seasonal' turi būti sąrašas su komponentu 'order'

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
lt: 'seasonal$order' turi būti neneigiamas skaitinis vektorius, kurio ilgis 3

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
lt: nesutampa 'x' ir 'xreg' ilgiai

en: wrong length for 'fixed'
lt: blogas 'fixed' ilgis

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
lt: keli AR parametrai buvo nustatyti: transform.pars = FALSE

en: too few non-missing observations
lt: per mažai netrūkstamų stebėjimų

en: 'init' is of the wrong length
lt: blogas 'init' ilgis

en: non-stationary AR part
lt: nestacionari AR dalis

en: non-stationary seasonal AR part
lt: nestacionari sezoninė AR dalis

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
lt: galima konvergencijos problema: optim davė kodą = %d

en: non-stationary AR part from CSS
lt: nestacionari AR dalis iš CSS

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
lt: nestacionari sezoninė AR dalis iš CSS

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
lt: 'xreg' ir 'newxreg' turi skirtingų stulpelių skaičių

en: MA part of model is not invertible
lt: MA (slenkančio vidurkio) modelio dalis nėra invertuojama

en: seasonal MA part of model is not invertible
lt: sezoninė modelio MA dalis nėra apgręžiamoji

en: NAs in '%s'
lt: NA, esančios '%s'

en: invalid 'SSinit'
lt: neteisingas 'SSinit'

en: converting non-invertible initial MA values
lt: paverčiamos neapgręžiamosiomis pradinėmis MA reikšmėmis

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
lt: keli ARMA parametrai buvo nustatyti: transform.pars = FALSE

en: 'xreg' is collinear
lt: 'xreg' yra kolineari

en: NAs present: setting 'delta' to -1
lt: NA: 'delta' nustatoma į -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
lt: buvo nustatyti transformuoti ARMA parametrai

en: need at least 2 data points
lt: reikia bent 2 duomenų taškų

en: invalid 'x'
lt: neteisingas 'x'

en: invalid 'nb'
lt: neteisingas 'nb'

en: no solution in the specified range of bandwidths
lt: nėra sprendimo nurodytame pralaidumo diapazone

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
lt: padidinant bw.SJ() paieškos intervalą (%d) iki [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
lt: mažiausias buvo viename diapazono gale

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
lt: 'x' turi būti mažiausiai 2 elementų sąrašas

en: 'x' and 'g' must have the same length
lt: 'x' ir 'g' turi būti tokio paties ilgio

en: all observations are in the same group
lt: visi stebėjimai yra toje pačioje grupėje

en: there must be at least 2 observations in each group
lt: kiekvienoje grupėje turi būti bent 2 stebėjimai

en: 'formula' should be of the form response ~ group
lt: 'formula' turi būti atsakymo forma ~ grupė

en: 'x' must be nonnegative and integer
lt: 'x' turi būti neneigiamas ir sveikasis skaičius

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
lt: 'n' turi būti teigiamas sveikasis skaičius >= 'x'

en: incorrect length of 'x'
lt: 'x' ilgis neteisingas

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
lt: 'p' turi būti vienas skaičius tarp 0 ir 1

en: length of choices must be 2
lt: pasirinkimo ilgis turi būti 2

en: object '%s' has no scores
lt: objektas '%s' neturi rezultatų

en: 'scale' is outside [0, 1]
lt: 'scale' už [0, 1]

en: biplots are not defined for complex PCA
lt: biplots nėra apibrėžti sudėtiniam PCA

en: unequal number of rows in 'cancor'
lt: nevienodas 'cancor' eilučių skaičius

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
lt: 'x' arba 'y' matavimo skaičius yra 0

en: 'x' has rank 0
lt: 'x' rangas 0

en: 'y' has rank 0
lt: 'y' turi rangą 0

en: 'x' and 'y' must have the same length
lt: 'x' ir 'y' turi būti tokio paties ilgio

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
lt: 'x' ir 'y' turi bent 2 lygius

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
lt: visi 'x' įrašai turi būti neneigiami ir baigtiniai

en: at least one entry of 'x' must be positive
lt: bent vienas 'x' įrašas turi būti teigiamas

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
lt: nepavyko apskaičiuoti imituojamos p-reikšmės su nulinėmis ribomis

en: 'x' must at least have 2 elements
lt: 'x' privalo turėti bent 2 elementus

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
lt: 'x' ir 'p' turi turėti tokį patį elementų skaičių

en: probabilities must be non-negative.
lt: tikimybės turi būti neneigiamos.

en: probabilities must sum to 1.
lt: tikimybių suma turi būti 1.

en: Chi-squared approximation may be incorrect
lt: Chi-kvadrato aproksimacija gali būti neteisinga

en: NA values not allowed in 'd'
lt: NA (nepasiekiamas) negalimas 'd'

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
lt: eig=TRUE nepaisoma, kai list.=FALSE

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
lt: x.ret=TRUE nepaisoma, kai list.=FALSE

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
lt: atstumai turi būti 'dist' arba kvadratinės matricos rezultatas

en: invalid value of %s
lt: neleistina %s reikšmė

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
lt: 'k' turi būti {1, 2, ..  n - 1}

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
lt: tik %d pirmųjų %d tikrinių reikšmių yra > 0

en: initial value is not in the interior of the feasible region
lt: pradinė reikšmė nėra matomos srities viduje

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
lt: Barjero algoritme trūko iteracijų ir nekonvergavo

en: Objective function increased at outer iteration %d
lt: Tikslo funkcija padidėjo išorinėje iteracijoje %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
lt: Tikslo funkcija sumažėjo išorinėje iteracijoje %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
lt: kontrastai nėra apibrėžti %d laisvės laipsniams

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
lt: stačiakampių polinomų negalima pavaizduoti pakankamai tiksliai laisvės laipsniui %d

en: 'scores' argument is of the wrong length
lt: blogas 'scores' argumento ilgis

en: 'scores' must all be different numbers
lt: 'scores' turi būti skirtingi skaičiai

en: 'degree' must be at least 1
lt: 'degree' turi būti mažiausiai 1

en: missing values are not allowed in 'poly'
lt: trūkstamos reikšmės negalimos 'poly'

en: 'degree' must be less than number of unique points
lt: 'degree' turi būti mažesnis negu unikalių taškų skaičius

en: must supply one or more vectors
lt: turite pateikti vieną ar daugiau vektorių

en: arguments must have the same length
lt: argumentai turi būti vienodo ilgio

en: wrong number of columns in new data:
lt: neteisingas stulpelių skaičius naujuose duomenyse:

en: contrasts apply only to factors
lt: kontrastai taikomi tik faktoriams

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
lt: kontrastai gali būti taikomi tik faktoriams su 2 ar daugiau lygių

en: wrong number of contrast matrix rows
lt: neteisingas kontrasto matricos eilučių skaičius

en: singular contrast matrix
lt: singuliari konstrastinė matrica

en: numeric contrasts or contrast name expected
lt: tikėtini skaitiniai kontrastai ar kontrasto pavadinimas

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
lt: %s reikia teisingai įdiegto 'Matrix' paketo

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
lt: nepakanka laisvės laipsnių apibrėžti kontrastus

en: baseline group number out of range
lt: baseline grupės numeris už diapazono ribų

en: invalid 'use' argument
lt: neteisingas 'use' argumentas

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
lt: pateikite ir 'x', ir 'y' arba 'x' kaip matricą

en: 'y' must be numeric
lt: 'y' turi būti skaitinis

en: 'x' is empty
lt: 'x' tuščias

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
lt: tiek 'x', tiek 'y' turi būti netušti

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
lt: negalima apdoroti 'pairwise.complete.obs'

en: 'V' is not a square numeric matrix
lt: 'V' nėra kvadratiė skaitinė matrica

en: 'x' must be a numeric vector
lt: 'x' turi būti skaitinis vektorius

en: 'y' must be a numeric vector
lt: 'y' turi būti skaitinis vektorius

en: not enough finite observations
lt: nepakanka baigtinių stebėjimų

en: Cannot compute exact p-value with ties
lt: Nepavyko apskaičiuoti tikslios p-reikšmės su ryšiais

en: 'formula' missing or invalid
lt: trūksta 'formula' arba ji neteisinga

en: invalid formula
lt: neteisinga formulė

en: 'x' must be a matrix or a data frame
lt: 'x' turi būti matrica arba duomenų sistema

en: 'x' must contain finite values only
lt: 'x' privalo turėti tik baigtines reikšmes

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
lt: 'wt' ilgis turi būti lygus eilučių skaičiui, esančiam 'x'

en: weights must be non-negative and not all zero
lt: svoriai turi būti neneigiami ir ne visi nuliniai

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
lt: 'center' ilgis turi būti lygus stulpelių 'x' skaičiui

en: invalid 'tree' ('merge' component)
lt: neteisingas 'tree' ('merge' komponentas)

en: either 'k' or 'h' must be specified
lt: turi būti nurodytas 'k' arba 'h'

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
lt: 'tree' komponentas 'height' nėra surūšiuotas (didėjančiai)

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
lt: 'k' elementai turi būti tarp 1 ir %d

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
lt: dendrogramos įrašai turi būti 1,2,..,%d (bet kokia tvarka), kad būtų verčiami į "hclust"

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
lt: dendrogramos mazgas su ne teigiamu #{branches}

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
lt: midcache() ne dvejetainių dendrogramų įgyvendinimas tik iš dalies

en: non-leaf subtree of length 0
lt: ne lapo pomedis, kurio ilgis 0

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
lt: 'order.dendrogram' reikalinga dendrograma

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
lt: 'reorder.dendrogram' reikia dendrogramos

en: invalid (length 0) node in dendrogram
lt: neteisingas (0 ilgio) mazgas dendrogramoje

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
lt: dendrogramos ne lapo mazgas su ne teigiamu #{branches}

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
lt: 'height' turi būti mažiausiai %g, jo komponento maksimalus aukštis

en: 'X' is not a dendrogram
lt: 'X' nėra dendrograma

en: 'x' must be a numeric matrix
lt: 'x' turi būti skaitinė matrica

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
lt: 'x' privalo turėti mažiausiai 2 eilutes ir 2 stulpelius

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
lt: 'margins' turi būti ilgio 2 skaitinis vektorius

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
lt: eilučių dendrogramų išdėstymas davė netinkamo ilgio indeksą

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
lt: Colv = "Rowv", bet nrow(x) != ncol(x)

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
lt: stulpelių dendrogramų tvarkymas davė neteisingo ilgio indeksą

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
lt: 'ColSideColors' turi būti ncol(x) ilgio tekstinis vektorius

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
lt: 'RowSideColors' turi būti nrow(x) ilgio tekstinis vektorius

en: argument 'x' must be numeric
lt: argumentas 'x' turi būti skaitinis

en: 'x' and 'weights' have unequal length
lt: 'x' ir 'weights' ilgiai nevienodi

en: 'x' contains missing values
lt: 'x' turi trūkstamų reikšmių

en: 'weights' must all be finite
lt: 'weights' turi būti baigtinis

en: 'weights' must not be negative
lt: 'weights' turi būti neneigiamas

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
lt: sum(weights) != 1 -- negaus tikrojo tankio

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
lt: norint automatiškai pasirinkti pralaidumą, reikia bent 2 taškų

en: unknown bandwidth rule
lt: nežinoma pralaidumo taisyklė

en: non-finite 'bw'
lt: nebaigtinis 'bw'

en: 'bw' is not positive.
lt: 'bw' nėra teigiama.

en: non-finite 'from'
lt: nebaigtinis 'from'

en: non-finite 'to'
lt: nebaigtinis 'to'

en: invalid formula in deriv
lt: neteisinga formulė, esanti deriv

en: 'x' is not a vector
lt: 'x' nėra vektorius

en: bad value for 'lag' or 'differences'
lt: neteisinga 'lag' arba 'differences' reikšmė

en: 'xi' does not have the right length
lt: 'xi' ilgis nėra teisingas

en: incorrect dimensions for 'xi'
lt: neteisingi 'xi' matavimo skaičiai

en: 'x' is not a vector or matrix
lt: 'x' nėra vektorius ar matrica

en: invalid distance method
lt: neteisingas atstumo metodas

en: ambiguous distance method
lt: neaiškus atstumo metodas

en: non-square matrix
lt: nekvadratinė matrica

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
lt: nurodykite 'rate' arba 'scale', bet ne abu

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
lt: x[] ir prob[] turi būti vienodo ilgio vektoriai.

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
lt: tikimybės turi būti baigtinės, neneigiamos ir nevisos 0

en: 'x' must be non-negative
lt: 'x' turi būti neneigiamas

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
lt: size != sum(x), t.y. vienas neteisingas

en: 'prob' and 'mu' both specified
lt: nurodyti abu 'prob' ir 'mu'

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
lt: kai kurie terminai turės NA, dėl metodo apribojimų

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
lt: daugiamatis atvejis su trūkstamais koeficientais dar neįgyvendintas

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
lt: 'x' privalo turėti 1 ar daugiau netrūkstamų reikšmių

en: wrong embedding dimension
lt: neteisingai įterptas matavimo skaičius

en: 'covmat' is not a valid covariance list
lt: 'covmat' nėra tinkamas kovariacijos sąrašas

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
lt: nepateikti nei 'x', nei 'covmat'

en: response not allowed in formula
lt: atsakymas neleidžiamas formulėje

en: factor analysis applies only to numerical variables
lt: faktorių analizė taikoma tik skaitiniams kintamiesiems

en: 'covmat' is of unknown type
lt: 'covmat' tipas nežinomas

en: requested scores without an 'x' matrix
lt: prašomi rezultatai be 'x' matricos

en: factor analysis requires at least three variables
lt: faktorių analizei reikia bent trijų kintamųjų

en: no starting values supplied
lt: nėra pateiktų pradinių reikšmių

en: invalid argument 'lambda'
lt: neteisingas argumentas 'lambda'

en: %s link not recognised
lt: %s saitas nežinomas

en: link "%s" not available for %s family; available links are %s
lt: nuoroda "%s" nėra galima šeimai %s; galimo nuorodos yra %s

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
lt: neigiamos reikšmės negalimos 'Poisson' šeimai

en: ignoring prior weights
lt: ankstesni svoriai ignoruojami

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
lt: neigiamos reikšmės negalimos 'quasiPoisson' šeimai

en: cannot find valid starting values: please specify some
lt: nepavyko rasti tinkamų pradinių reikšmių: nurodykite kai kurias

en: y values must be 0 <= y <= 1
lt: y reikšmės turi būti 0 <= y <= 1

en: non-integer #successes in a %s glm!
lt: ne sveikieji #successes, esantys %s glm!

en: non-integer counts in a %s glm!
lt: ne sveikieji skaičiai %s glm!

en: for the '%s' family, y must be a vector of 0 and 1's
    or a 2 column matrix where col 1 is no. successes and col 2 is no. failures
lt: '%s' šeimai y turi būti 0 ir 1 vektorius
    arba 2 stulpelių matrica, kurioje 1 stulpelis yra sėkmių skaičius ir 2 stulpelyje yra nesėkmių skaičius

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
lt: nepavyko simuliuoti iš nesveikųjų skaičiaus prior.weights

en: non-positive values not allowed for the 'Gamma' family
lt: 'Gamma' šeimai leidžiamos ne teigiamos reikšmės

en: using weights as shape parameters
lt: naudojant svorius kaip formos parametrus

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
lt: teigiamos reikšmės yra leidžiamos tik 'inverse.gaussian' šeimai

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
lt: reikalingas CRAN paketas 'SuppDists' simuliacijai iš šeimos 'inverse.gaussian'

en: using weights as inverse variances
lt: naudojant svorius kaip atvirkštines dispersijas

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
lt: 'variance' "%s" yra neteisingas: galimos reikšmės yra "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" ir "constant"

en: length mismatch in convolution
lt: ilgių nesutapimas sąsūkoje

en: missing values in 'filter'
lt: trūksta reikšmių 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
lt: filter' yra ilgesnis negu laiko eilutė

en: argument 'sides' must be 1 or 2
lt: argumentas 'sides' turi būti 1 arba 2

en: 'circular' must be logical and not NA
lt: 'circular' turi būti loginė reikšmė arba ne NA

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
lt: 'init' ilgis turi būti lygus 'filter' ilgiui

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
lt: 'x' privalo turėti mažiausiai 2 eilutes ir stulpelius

en: 'x' has entries too large to be integer
lt: 'x' įrašai per dideli, kad būtų sveikieji skaičiai

en: 'x' has been rounded to integer: %s
lt: 'x' suapvalintas iki sveikojo skaičiaus: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
lt: jei 'x' nėra matrica, turi būti pateiktas 'y'

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
lt: 'mult' turi būti sveikasis skaičius >= 2, paprastai = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
lt: alternatyva turi būti "two.sided", "less" arba "greater"

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
lt: 'or' turi būti vienas skaičius tarp 0 ir INF

en: need 2 or more non-zero row marginals
lt: reikia 2 arba daugiau nenulinių eilučių ribų

en: need 2 or more non-zero column marginals
lt: reikia 2 arba daugiau nenulinių stulpelių ribų

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
lt: names(hybridPars) turi būti NULL arba būti identiški numatytiesiems

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
lt: 'hybrid' yra ignoruojamas 2 x 2 lentelei

en: all groups must contain data
lt: visose grupėse turi būti duomenys

en: not enough observations
lt: nepakanka stebėjimų

en: NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks'
lt: NA negalimos 'groups' arba 'blocks'

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
lt: 'y', 'groups' ir 'blocks' turi būti tokio paties ilgio

en: not an unreplicated complete block design
lt: pakartotinai užbaigtas blokų dizainas

en: formula missing
lt: trūksta formulės

en: incorrect specification for 'formula'
lt: neteisinga 'formula' specifikacija

en: nothing to tabulate
lt: nėra ko išdėstyti lentelių forma

en: incorrect specification for 'row.vars'
lt: neteisinga 'row.vars' specifikacija

en: incorrect specification for 'col.vars'
lt: neteisinga 'col.vars' specifikacija

en: 'formula' must have both left and right hand sides
lt: 'formula' privalo turėti kairę ir dešinę puses

en: interactions are not allowed
lt: sąveikos negalimos

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
lt: 'formula' turi '.' kairėje ir dešinėje pusėse

en: incorrect variable names in rhs of formula
lt: neteisingi kintamųjų vardai, esantys formulės rhs

en: incorrect variable names in lhs of formula
lt: neteisingi kintamųjų vardai, esantys formulės lhs

en: cannot use dots in formula with given data
lt: formulėje su duotais duomenimis negalima naudoti taškų

en: 'x' must be an "ftable" object
lt: 'x' turi būti "ftable" objektas

en: wrong method
lt: neteisingas metodas

en: 'file' must be a character string or connection
lt: 'file' turi būti simbolių eilutė ar ryšys

en: 'row.var.names' missing
lt: trūksta 'row.var.names'

en: 'col.vars' missing or incorrect
lt: nėra 'col.vars' arba neteisingas

en: 'family' not recognized
lt: 'family' nežinomas

en: invalid 'method' argument
lt: neteisingas 'method' argumentas

en: 'weights' must be a numeric vector
lt: 'weights' turi būti skaitinis vektorius

en: negative weights not allowed
lt: neigiami svoriai negalimi

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
lt: poslinkių skaičius yra %d ir turėtų būti lygus %d (stebėjimų skaičius)

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
lt: nulinio nukrypimo apskaičiavimas nekonvergavo - padidinti 'maxit'?

en: value of 'epsilon' must be > 0
lt: 'epsilon' reikšmė turi būti > 0

en: maximum number of iterations must be > 0
lt: maksimalus iteracijų skaičius turi būti > 0

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
lt: atrodo, kad 'family' argumentas nėra tinkamos šeimos objektas

en: invalid linear predictor values in empty model
lt: neteisingos tiesinio prediktoriaus reikšmės tuščiame modelyje

en: invalid fitted means in empty model
lt: neteisingai pritaikyti vidurkiai tuščiame modelyje

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
lt: 'start' ilgis turėtų būti lygus %d ir atitikti pradinius %s koeficientus

en: NAs in V(mu)
lt: NA, esantis V(mu)

en: 0s in V(mu)
lt: 0s, esantis V(mu)

en: NAs in d(mu)/d(eta)
lt: NA, esantis d(mu)/d(eta)

en: no observations informative at iteration %d
lt: nėra informatyvių pastebėjimų iteracijoje %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
lt: nebaigtiniai koeficientai iteracijoje %d

en: singular fit encountered
lt: singuliarus atitikimas įvyko

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
lt: nerastas tinkamas koeficientų rinkinys: pateikite pradines reikšmes

en: step size truncated due to divergence
lt: žingsnio dydis sutrumpintas dėl nukrypimų

en: inner loop 1; cannot correct step size
lt: vidinis ciklas 1; negalima koreguoti žingsnio dydžio

en: step size truncated: out of bounds
lt: žingsnio dydis sutrumpinimas: už ribų

en: inner loop 2; cannot correct step size
lt: vidinis ciklas 2; negalima koreguoti žingsnio dydžio

en: glm.fit: algorithm did not converge
lt: glm.fit: algoritmas nekonverguoja

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
lt: glm.fit: algoritmas sustojo ties ribine reikšme

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
lt: glm.fit: atsirado tikimybės, kurios skaitine prasme yra 0 arba 1

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
lt: glm.fit: atsirado normos, kurios skaitine prasme yra 0

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
lt: šie argumentai 'anova.glm' yra neteisingi arba prarasti:

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
lt: testo F naudojimas su '%s' šeima yra netinkamas

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
lt: testo F naudojimas su fiksuota dispersija yra netinkamas

en: models with response %s removed because response differs from model 1
lt: modeliai, kurių atsakas %s, pašalintas, nes atsakas skiriasi nuo 1 modelio

en: models were not all fitted to the same size of dataset
lt: ne visi modeliai buvo pritaikyti to paties dydžio duomenų rinkiniui

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
lt: stebėjimai su nulinėmis reikšmėmis yra nenaudojami dispersijos skaičiavime

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
lt: Metodas „ward” pervardintas į „ward.D”; įsidėmėkite naują „ward.D2”

en: invalid clustering method
lt: neteisingas klasterizavimo metodas

en: ambiguous clustering method
lt: neaiškus klasterizavimo metodas

en: invalid dissimilarities
lt: neteisingi skirtumai

en: size cannot be NA nor exceed 65536
lt: dydis negali būti NA ir neviršyti 65536

en: must have n >= 2 objects to cluster
lt: turi būti n >= 2 objektų, kuriuos sugrupuoti

en: invalid length of members
lt: neteisingas narių ilgis

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
lt: argumentas 'x' negali būti pakeistas į %s klasę

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
lt: Apsvarstykite galimybę pateikti as.hclust.%s() metodą

en: need dendrograms where all leaves have labels
lt: reikia dendrogramų ten, kur visi lapai turi etiketes

en: 'k' and 'h' must be a scalar
lt: 'k' ir 'h' turi būti skaliaras

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
lt: nurodykite tiksliai vieną iš 'k' arba 'h'

en: k must be between 2 and %d
lt: k turi būti tarp 2 ir %d

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
lt: nurodykite tiksliai vieną iš 'which' ir 'x'

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
lt: visi 'which' elementai turi būti tarp 1 ir %d

en: invalid parameter values
lt: netinkamos parametro reikšmės

en: a limit is NA or NaN
lt: riba yra NA arba NaN

en: missing values not allowed
lt: trūkstamos reikšmės negalimos

en: 'r' is less than 1
lt: 'r' yra mažesnis negu 1

en: 'm' is less than 1
lt: 'm' yra mažiau negu 1

en: 'r' is less than 0
lt: 'r' yra mažesnis negu 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
lt: 'm' turi būti skaitinis su neneigiamais sveikaisiais skaičiais

en: unknown named kernel
lt: nežinomas įvardytas branduolys

en: 'coef' must be a vector
lt: 'coef' turi būti vektorius

en: 'coef' does not have the correct length
lt: 'coef' ilgis nėra teisingas

en: coefficients do not add to 1
lt: koeficientai neprideda iki 1

en: 'k' is not a kernel
lt: 'k' nėra branduolys

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
lt: 'x' yra trumpesnis negu 'k' branduolys

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
lt: 'kernapply' negalimas 'x' objektui

en: 'x' is not a kernel
lt: 'x' nėra branduolys

en: empty cluster: try a better set of initial centers
lt: tuščias klasteris: išbandykite geresnį pradinių centrų rinkinį

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
lt: klasterio centrų skaičius turi būti tarp 1 ir nrow(x)

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
lt: Quick-TRANSfer etapo žingsniai viršijo maksimumą (= %d)

en: invalid nrow(x)
lt: neteisingas nrow(x)

en: invalid ncol(x)
lt: neteisingas ncol(x)

en: 'centers' must be a number or a matrix
lt: 'centers' turi būti skaičius arba matrica

en: more cluster centers than distinct data points.
lt: daugiau klasterio centrų nei atskirų duomenų taškų.

en: initial centers are not distinct
lt: pradiniai centrai nėra skirtingi

en: more cluster centers than data points
lt: daugiau klasterio centrų nei duomenų taškų

en: 'iter.max' must be positive
lt: 'iter.max' turi būti teigiamas

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
lt: 'x' ir 'centers' turi turėti vienodą stulpelių skaičių

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
lt: 'x' yra sąrašas, todėl argumentas 'g' ignoruojamas

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
lt: kai kurie 'x' elementai nėra skaitiniai ir bus verčiami skaitiniais

en: not enough 'x' data
lt: nepakanka 'x' duomenų

en: not enough 'y' data
lt: nepakanka 'y' duomenų

en: p-value will be approximate in the presence of ties
lt: p-reikšmė bus apytikslė esant ryšiams

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
lt: 'y' turi būti skaitinė arba funkcija arba eilutė, įvardijanti tinkamą funkciją

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
lt: skaitinis y turi būti pateiktas.
    Tankio įvertinimui naudokite density()

en: 'k' is not an integer
lt: 'k' nėra sveikasis skaičius

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
lt: metodas = '%s' nepalaikomas. Naudoti 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
lt: poslinkių skaičius yra %d ir turėtų būti lygus %d (stebėjimų skaičius)

en: 'x' must be a matrix
lt: 'x' turi būti matrica

en: 0 (non-NA) cases
lt: 0 (ne-NA) atvejai

en: incompatible dimensions
lt: nesuderinami matavimo skaičiai

en: missing or negative weights not allowed
lt: trūkstami arba neigiami svoriai negalimi

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
lt: neteisingas 'lm' objektas: nėra 'terms' komponentas

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
lt: kreiptis summary.lm(<fake-lm-object>) ...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
lt: liekanų laisvės laipsniai objekte rodo, kad tai netinka "lm"

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
lt: iš esmės puikiai tinka: santrauka gali būti nepatikima

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
lt: objektas lm neturi tinkamo 'qr' komponento.
    Nulinis rangas arba neturėtų būti naudojamas lm(.., qr=FALSE).

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
lt: simulate() dar neįdiegtas daugiamačiams lm()

en: family '%s' not implemented
lt: šeima '%s' neįdiegta

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
lt: kreiptis anova.lm(<fake-lm-object>) ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
lt: Iš esmės nepriekaištingi ANOVA F-testai yra nepatikimi

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
lt: kreiptis predict.lm(<fake-lm-object>) ...

en: predictions on current data refer to _future_ responses
lt: dabartinių duomenų prognozės nurodo _future_ responses

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
lt: darant prielaidą, kad prognozavimo dispersija atvirkščiai proporcinga svoriams, naudojamiems pritaikymui

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
lt: Darant prielaidą, kad prognozavimo dispersija yra pastovi, net jei modelio tinkamumas yra įvertintas

en: 'weights' as formula should be one-sided
lt: 'weights' kaip formulė turi būti vienpusė

en: 'object' has no 'effects' component
lt: 'object' neturi 'effects' komponento

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
lt: 'se.fit' argumentas nėra realizuotas "mlm" objektams

en: invalid model QR matrix
lt: neteisingas QR matricos modelis

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
lt: ne NA liekanos ilgis nesutampa su atvejais, naudojamais taikyme

en: too few cases i with h_ii > 0), n < k
lt: per mažai atvejų i su h_ii > 0), n < k

en: predictors must all be numeric
lt: visi prediktoriai turi būti skaitiniai

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
lt: 'degree' turi būti 0, 1 arba 2

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
lt: tiek 'span', tiek 'enp.target' nurodyti: bus naudojama 'span'

en: invalid 'control' argument
lt: neteisingas 'control' argumentas

en: invalid NCOL(X)
lt: neteisingas NCOL(X)

en: only 1-4 predictors are allowed
lt: leidžiami tik 1-4 prediktoriai

en: invalid NROW(X)
lt: neteisingas NCOL(X)

en: invalid 'y'
lt: neteisingas 'y'

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
lt: nurodytas faktoriaus prediktoriaus kvadratas turi būti sumažintas, kai laipsnis = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
lt: nurodytas faktoriaus prediktoriaus kvadratas turi būti sumažintas tik su vienu skaitiniu prediktoriumi

en: specified parametric for all predictors
lt: nurodyti parametrai visiems prediktoriams

en: invalid argument 'span'
lt: neteisingas argumentas 'span'

en: invalid argument 'cell'
lt: neteisingas argumentas 'cell'

en: invalid argument 'degree'
lt: neteisingas argumentas 'degree'

en: iterTrace = %d is not obeyed since iterations = %d
lt: iterTrace = %d nepaisomas, nes iteracijos = %d

en: first argument must be a "loess" object
lt: pirmas argumentas turi būti "loess" objektas

en: no models to compare
lt: nėra modelių, kuriuos galima lyginti

en: extra arguments discarded
lt: papildomi argumentai atmetami

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
lt: 'logLik.lm' nepalaiko kelių atsakymų

en: no "nobs" attribute is available
lt: nėra prieinamų "nobs" atributų

en: no 'nobs' method is available
lt: nėra 'nobs' metodo

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
lt: 'margin' turi turėti vardus ar skaičius atitinkančius 'table'

en: 'start' and 'table' must be same length
lt: 'start' ir 'table' turi būti tokio paties ilgio

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
lt: svorių skaičius =%d turėtų būti lygus %d (atsakymų skaičius)

en: 'X' matrix was collinear
lt: 'X' matrica buvo kolineari

en: missing observations deleted
lt: trūkstami stebėjimai pašalinti

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
lt: stebėjimai su 0 reikšmėmis yra nenaudojami standartinio nuokrypio skaičiavime

en: observations with 0 weights not used
lt: stebėjimai su 0 reikšmėmis yra nenaudojami

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
lt: abu 'low' ir 'high' negali būti TRUE

en: need multiple responses
lt: reikia kelių atsakymų

en: object must be of class %s or %s
lt: objektas turi būti klasės %s arba %s

en: residuals have rank %d < %d
lt: liekanos turi rangą %d < %d

en: NAs are not allowed
lt: NA (nepasiekiamas) yra negalimos

en: each dimension in table must be >= 2
lt: lentelėje kiekvienas matavimo skaičius turi būti >= 2

en: 'x' must be a 3-dimensional array
lt: 'x' turi būti 3 matavimo skaičių masyvas

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
lt: jei 'x' nėra masyvas, turi būti pateiktas 'y'

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
lt: jei 'x' nėra masyvas, turi būti pateiktas 'z'

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
lt: 'x', 'y' ir 'z' turi būti to paties ilgio

en: sample size in each stratum must be > 1
lt: imties dydis kiekviename c turi būti >1

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
lt: 'x' turi būti kvadratas mažiausiai su dviem eilutėmis ir stulpeliais

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
lt: 'x' ir 'y' tur turėti tokį patį lygių skaičių (mažiausiai 2)

en: need numeric data
lt: reikia skaitinių duomenų

en: 'mlm' objects with weights are not supported
lt: 'mlm' objektai su svoriais nėra palaikomi

en: X does not define a subspace of M
lt: X neapibrėžia M poerdvio

en: residuals have rank %s < %s
lt: liekanos turi rangą %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
lt: 'model.tables' netaikomas keliems atsakymams

en: type '%s' is not implemented yet
lt: '%s' tipas neįdiegtas

en: this fit does not inherit from "lm"
lt: šis tinkamumas nepaveldimas iš "lm"

en: 'cterms' argument must match terms in model object
lt: 'cterms' argumentas turi atitikti terminus modelio objekte

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
lt: Dizainas nesubalansuotas - naudokite se.contrast() dėl se

en: design is unbalanced so cannot proceed
lt: dizainas yra nesubalansuotas, todėl negalima tęsti

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
lt: Standartinės paklaidos informacija negrąžinama, nes pateiktis nesubalansuota.
    Standartinės paklaidos gali būti gaunamos naudojant 'se.contrast'.

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
lt: SEs tipui '%s' dar nėra įgyvendinamas

en: na.action must be a function
lt: na.action turi būti funkcija

en: non-factors ignored: %s
lt: ignruoti ne faktoriai: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
lt: eff.aovlist: ne ortogonalūs kontrastai duotų neteisingą atsakymą

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
lt: nepavyko sukurti formulės iš nulio stulpelių duomenų sistemos

en: invalid formula: %s
lt: netinkama formulė: %s

en: invalid formula %s: not a call
lt: neleistina formulė %s: ne iškvietimas

en: invalid formula %s: assignment is deprecated
lt: neleistina formulė %s: priskyrimas nebenaudojamas

en: invalid formula %s: extraneous call to `%s` is deprecated
lt: neleistina formulė %s: nebenaudojamas pašalinis iškvietimas į '%s'

en: invalid formula %s
lt: neleistina formulė %s

en: no terms component nor attribute
lt: nėra termų komponento nei atributo

en: 'termlabels' must be a character vector of length at least one
lt: 'termlabels' turi būti tekstinis vektorius, kurio ilgis bent 1

en: Unparseable 'response' "%s"; use is deprecated.  Use as.name(.) or `..`!
lt: Nepalyginamas 'response' "%s"; naudojimas prieštarauja.  Naudokite as.name(.) arba '..'!

en: 'termobj' must be a object of class %s
lt: 'termobj' turi būti klasės %s objektas

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
lt: kintamasis '%s' buvo pritaikytas tipui "%s", bet tipas "%s" buvo pateiktas

en: variables %s were specified with different types from the fit
lt: kintamieji %s buvo nurodyti su skirtingais tipais iš atitinkamo

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
lt: 'data' turi būti data.frame, ne matrica ar masyvas

en: variable '%s' is not a factor
lt: kintamasis '%s' nėra faktorius

en: 'offset' must be numeric
lt: 'offset' turi būti skaitinis

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
lt: modelio sistemos ir formulės neatitikimas model.matrix()

en: non-list contrasts argument ignored
lt: nepaisoma sąrašo kontrastų argumento

en: 'contrasts.arg' argument must be named
lt: 'control' argumentas turi būti įvardytas sąrašas

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
lt: kintamojo '%s' nėra, jo kontrastas bus ignoruojamas

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
lt: naudojant type = "numeric" su koeficiento atsakymu bus ignoruojamas

en: invalid response type
lt: neteisingas atsakymo tipas

en: invalid 'data' argument
lt: neteisingas 'data' argumentas

en: all times contain an NA
lt: visada yra NA

en: missing values in object
lt: objekte nėra reikšmių

en: invalid argument 'omit'
lt: neteisingas argumentas 'omit'

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
lt: 'print.level' turi būti {0,1,2}

en: 'interval' must be a vector of length 2
lt: 'interval' turi būti 2 ilgio vektorius

en: lower < upper  is not fulfilled
lt: apatinis < viršutinis nėra įvykdyti

en: f.lower = f(lower) is NA
lt: f.lower = f(lower) yra NA

en: f.upper = f(upper) is NA
lt: f.upper = f(upper) yra NA

en: invalid 'extendInt'; please report
lt: neteisingas 'extendInt'; praneškite apie tai

en: no sign change found in %d iterations
lt: ženklo pokyčio nerasta %d iteracijose

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
lt: nepavyko išplėsti intervalo galutinio taško, kuris skirtas f(lower) * f(upper) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
lt: f() reikšmės galiniuose taškuose nėra priešingo ženklo

en: convergence problem in zero finding:
lt: konvergencijos problema nustatant nulį:

en: 'control' argument must be a named list
lt: 'control' argumentas turi būti įvardytas sąrašas

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
lt: loginis 'hessian' parametras negalimas. Skaitykite dokumentaciją.

en: 'params' has wrong length
lt: blogas 'params' ilgis

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
lt: 'varying' turi būti seq_along(pars)

en: 'varying' has wrong length
lt: blogas 'varying' ilgis

en: 'varying' must be logical, integer or character
lt: 'varying' turi būti loginė reikšmė, sveikasis skaičius arba ženklas

en: invalid argument to 'getProfile'
lt: neteisingas argumentas 'getProfile'

en: cannot recognize parameter name
lt: nepavyko atpažinti parametro vardo

en: levels truncated to positive values only
lt: lygiai sutrumpinti tik iki teigiamų reikšmių

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
lt: setVarying : 'vary' ilgis turi atitikti parametrų ilgį

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
lt: pradinio parametro įverčių singuliari gradiento matrica

en: 'data' must be a list or an environment
lt: 'data' turi būti sąrašas ar aplinka

en: no starting values specified
lt: nėra nurodytų pradinių reikšmių

en: parameters without starting value in 'data': %s
lt: parametrai be pradinės reikšmės, esantys 'data': %s

en: no parameters to fit
lt: nėra tinkamų parametrų

en: argument 'subset' will be ignored
lt: argumentas 'subset' bus ignoruojamas

en: argument 'na.action' will be ignored
lt: argumentas 'na.action' bus ignoruojamas

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
lt: viršutiniai ir apatiniai rėžiai ignoruojami, nebent algorithm = "port"

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
lt: negalima apskaičiuoti REML log-likelihood "nls" objektams

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
lt: anova apibrėžta tik "nls" objektų sekoms

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
lt: 'anova' apibrėžta tik "nls" objektų sekoms

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
lt: formulės '%s' forma turi būti '~expr'

en: '%s' cannot be of mode '%s'
lt: '%s' negali būti '%s' tipo

en: a two-sided formula is required
lt: reikalinga dvipusė formulė

en: not enough groups
lt: nepakanka grupių

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
lt: ribos gali būti naudojamos tik su L-BFGS-B (arba Brento) metodu

en: unknown names in control:
lt: nežinomi vardai valdiklyje:

en: read the documentation for 'trace' more carefully
lt: atsargiau skaityti 'trace' dokumentaciją

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
lt: 'trace != 0' reikia 'REPORT >= 1'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
lt: metodas L-BFGS-B naudoja 'factr' (ir 'pgtol') vietoj 'reltol' ir 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
lt: vieno matavimo skaičiaus optimizavimas pagal Nelderio-Mido metodą yra nepatikimas:
    naudokite "Brent" arba optimize() tiesiogiai

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
lt: metodas = "Brent" yra prieinamas tik vieno matmens optimizavimui

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
lt: 'lower' ir 'upper' turi būti baigtinės reikšmės

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
lt: SD kaupimas nesuderinamas su suporuotais testais

en: 'x' must have 2 columns
lt: 'x' privalo turėti 2 stulpelius

en: 'x' and 'n' must have the same length
lt: 'x' ir 'n' turi būti tokio paties ilgio

en: too few groups
lt: per mažai grupių

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
lt: nėra brėžinių pastebėjimų naudojant svertą:
      %s

en: use only with "lm" objects
lt: naudokite tik su "lm" objektais

en: 'which' must be in 1:6
lt: 'which' turi būti 1:6

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
lt: 'id.n' turi būti {1,..,%d}

en: y is empty or has only NAs
lt: y yra tuščios arba turi tik reikšmes NA

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
lt: reikšmės (svertai) yra visi = %s
    ir nėra faktoriaus prediktoriaus; jokio brėžinio Nr. 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
lt: 'x' ir 'T' ilgiai nesuderinami

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
lt: 'x' turi būti baigtinis, neneigiamas ir sveikasis skaičius

en: 'T' must be nonnegative
lt: 'T' turi būti neneigiamas

en: not enough data
lt: nepakanka duomenų

en: the case k > 2 is unimplemented
lt: atvejis k > 2 yra nerealizuotas

en: 'r' must be a single positive number
lt: 'r' turi būti vienas teigiamas skaičius

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
lt: būtent vienas iš 'n', 'delta', 'sd', 'power', 'sig.level' turi būti NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
lt: būtent vienas iš 'n', 'p1', 'p2', 'power', 'sig.level' turi būti NULL

en: No p1 in [0, p2] can be found to achieve the desired power
lt: Nėra p1, esančio [0, p2], kad būtų pasiektas norimas galios lygis

en: No p2 in [p1, 1] can be found to achieve the desired power
lt: Nėra p2, esančio [p1, 1], kad būtų pasiektas norimas galios lygis

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
lt: Negalima rasti reikšmingo lygio [0, 1], kad būtų pasiektas norimas galios lygis

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
lt: būtent vienas iš 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', 'sig.level' turi būti NULL

en: number of groups must be at least 2
lt: grupių skaičius turi būti mažiausiai 2

en: number of observations in each group must be at least 2
lt: stebėjimų skaičius kiekvienoje grupėje turi būti mažiausiai 2

en: 'nterms' is missing with no default
lt: 'nterms' yra trūkstamas ir nenumatytasis

en: 'ppr' applies only to numerical variables
lt: 'ppr' naudojama tik skaitiniams kintamiesiems

en: mismatched 'x' and 'y'
lt: 'x' ir 'y' nesutampa

en: wrong number of columns in 'x'
lt: blogas stulpelių skaičius, esantis 'x'

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
lt: negalima keisti konstantos/nulinio stulpelio į vieneto dispersiją

en: PCA applies only to numerical variables
lt: PCA taikoma tik skaitiniams kintamiesiems

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
lt: rezultatų nėra: pakartokite naudodami 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
lt: 'newdata' turi būti matrica arba duomenų sistema

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
lt: 'newdata' neturi įvardytų stulpelių, atitinkančių vieną ar daugiau pradinių stulpelių

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
lt: 'newdata' neturi teisingo stulpelių skaičiaus

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
lt: tiek 'x', tiek 'covmat' buvo pateikti: 'x' ignoruojamas

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
lt: 'princomp' gali būti naudojamas su daugiau vienetų negu kintamųjų

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
lt: negalima naudoti 'cor = TRUE' su pastoviu kintamuoju

en: covariance matrix is not non-negative definite
lt: kovariacijos matrica yra neigiama

en: argument does not include a 'qr' component
lt: argumentas neapima 'qr' komponento

en: argument does not include an 'effects' component
lt: argumentas neapima 'effects' komponento

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
lt: 'proj' netaikoma keliems atsakymams

en: table 'x' should have 2 entries
lt: 'x' lentelėje turi būti 2 įrašai

en: elements of 'n' must be positive
lt: 'n' elementai turi būti teigiamas

en: elements of 'x' must be nonnegative
lt: 'x' elementai turi būti neneigiami

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
lt: 'x' elementai neturi būti didesnis už 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
lt: 'p' privalo būti tokio paties ilgio kaip 'x' ir 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
lt: 'p' elementai turi būti intervale (0,1)

en: 'formula' missing
lt: trūksta 'formula'

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
lt: 'type' turi būti 1 arba 3 sutvarkytiems faktoriams

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
lt: trūkstamos reikšmės arba NaN negalimi, jei 'na.rm' yra FALSE

en: 'probs' outside [0,1]
lt: 'probs' už [0,1]

en: invalid argument 'n'
lt: neteisingas argumentas 'n'

en: invalid argument 'r'
lt: neteisingas argumentas 'r'

en: invalid argument 'c'
lt: neteisingas argumentas 'c'

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
lt: argumentai 'r' ir 'c' privalo turėti vienodas sumas

en: 'relevel' only for (unordered) factors
lt: 'relevel' tik (nesutvarkytiems) faktoriams

en: 'relevel' only for unordered factors
lt: 'relevel' tik nesutvarkytiems faktoriams

en: 'ref' must be of length one
lt: 'ref' ilgis turi būti 1

en: 'ref' must be an existing level
lt: 'ref' turi būti esamo lygio

en: ref = %d must be in 1L:%d
lt: ref = %d turi būti 1L:%d

en: failed to guess time-varying variables from their names
lt: nepavyko atspėti pagal laiką skirtingų kintamųjų iš jų pavadinimų

en: 'varying' arguments must be the same length
lt: 'varying' argumentai turi būti tokio paties ilgio

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
lt: 'lengths(varying)' turi atitikti 'length(times)'

en: there are records with missing times, which will be dropped.
lt: yra įrašų su trūkstamais laikais, kurie bus atmesti.

en: some constant variables (%s) are really varying
lt: kai kurie nuolatiniai kintamieji (%s) iš tikrųjų skiriasi

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
lt: nėra 'reshapeWide' atributo, nurodykite 'varying'

en: 'varying' must be nonempty list or vector
lt: 'varying' turi būti netuščias sąrašas arba vektorius

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
lt: 'v.names' ilgis netolygiai dalijasi iš 'varying' ilgio

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
lt: 'varying' ilgis turi būti 'v.names' ir 'times' ilgio sandauga

en: 'k' must be positive
lt: 'k' turi būti teigiamas

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
lt: 'k' turi būti nelyginis! Keitimas 'k' į %d

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
lt: 'k' yra didesnis negu 'n'! Keitimas 'k' į %d

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
lt: pralaidumas 'k' turi būti >= 1 ir nelyginis!

en: argument 'object' has an impossible length
lt: argumento 'object' ilgis neteisingas

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
lt: nėra 'getInitial' metodo surasto "%s" objektams

en: sample size must be between 3 and 5000
lt: imties dydis turi būti tarp 3 ir 5000

en: all 'x' values are identical
lt: visos 'x' reikšmės yra vienodos

en: attempt to smooth non-numeric values
lt: bandymas glodinti ne skaitines reikšmes

en: attempt to smooth NA values
lt: bandymas glodinti NA reikšmes

en: invalid 'endrule' argument
lt: neteisingas 'endrule' argumentas

en: invalid 'control.spar'
lt: neteisingas 'control.spar'

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
lt: trūkstamos arba begalinės reikšmės įvestyse negalimos

en: invalid number of points
lt: netinkamas taškų skaičius

en: lengths of 'x' and 'w' must match
lt: 'x' ir 'w' ilgiai turi sutapti

en: all weights should be non-negative
lt: visi svoriai turi būti neneigiami

en: some weights should be positive
lt: kai kurie svoriai turėtų būti teigiami

en: 'tol' must be strictly positive and finite
lt: 'tol' turi būti griežtai teigiamas arba baigtinis

en: invalid 'keep.stuff'
lt: neteisingas 'keep.stuff'

en: need at least four unique 'x' values
lt: reikia bent keturių unikalių 'x' reikšmių

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
lt: 'cv' neturi būti NA, kai nurodyta 'df'

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
lt: kryžminis patvirtinimas naudojant ne unikalias 'x' reikšmes atrodo abejotinas

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
lt: Skaitiniai 'all.knots' turi būti griežtai didėjantys

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
lt: 'all.knots' – mazgų vektorius; neatsižvelgiama į 'nknots' specifikaciją

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
lt: skaitiniai 'all.knots' turi apimti [0,1] (= transformuotą duomenų diapazoną)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
lt: 'all.knots' yra TRUE; neatsižvelgiama į 'nknots' specifikaciją

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
lt: 'nknots' turi būti skaitinis ({1,..,n})

en: 'nknots' must be at least 1
lt: 'nknots' turi būti mažiausiai 1

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
lt: negalima naudoti daugiau vidinių mazgų negu unikalių 'x' reikšmių

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
lt: neturi nurodyti abiejų 'spar' ir 'lambda'

en: 'spar' must be of length 1
lt: 'spar' ilgis turi būti 1

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
lt: nenaudojate negaliojančių df; turite pateikti 1 < df <= n, n = #{unique x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
lt: NA lev[]; tikriausiai glodinimo parametras 'spar' yra per didelis!

en: setting df = 1  __use with care!__
lt: nustatymą df = 1 __naudokite atsargiai!__

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
lt: reikia smooth.spline(keep.data = TRUE) rezultato

en: type = "partial" is not yet implemented
lt: type = "partial" dar neįdiegtas

en: not a valid "smooth.spline" object
lt: negaliojantis objektas "smooth.spline"

en: 'span' must be between 0 and 1.
lt: 'span' turi būti tarp 0 ir 1.

en: 'y' must be numeric vector
lt: 'y' turi būti skaitinis vektorius

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
lt: stebėjimų skaičius, esantis 'x' ir 'y' turi sutapti.

en: number of weights must match number of observations.
lt: svorių skaičius turi atitikti stebėjimų skaičių.

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
lt: 'x' turi būti tarp 0 ir 1 periodiniam glodumui

en: no finite observations
lt: nėra baigtinių stebėjimų

en: 'p' must be between 0 and 0.5
lt: 'p' turi būti tarp 0 ir 0.5

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
lt: 'p' ilgis turi būti 1 arba lygus stulpelių 'x' skaičiui

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
lt: 'x' turi būti laiko eilutė arba ar() pritaikymas

en: must specify 'spans' or a valid kernel
lt: turi nurodyti 'spans' arba tinkamą branduolį

en: coverage probability out of range [0,1)
lt: aprėpties tikimybė nepatenka į intervalą [0,1)

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
lt: spline: pirma ir paskutinė y reikšmės skiriasi - naudokite y[1] abiem

en: 'y' must be increasing or decreasing
lt: 'y' turi būti didėjantis arba mažėjantis

en: 'spline' requires n >= 1
lt: 'spline' reikia n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
lt: spline: pirma ir paskutinė y reikšmės skiriasi - naudokite y[1L] abiem

en: 'deriv' must be between 0 and 3
lt: 'deriv' turi būti tarp 0 ir 3

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
lt: 'x' turi būti *griežtai* didėjanti (ne - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
lt: stepfun: 'x' turi būti surikiuotas didėjančiai

en: 'x' must have length >= 1
lt: 'x' ilgis turi būti >= 1

en: 'y' must be one longer than 'x'
lt: 'y' turi būti vienetu ilgesnis negu 'x'

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
lt: nėra 'as.stepfun' metodo, skirto 'x'

en: not a valid step function
lt: netinkama žingsnio funkcija

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
lt: 'plot.stepfun' iškviestas su blogu 'x' argumento tipu

en: %s must be 0 or 1
lt: %s turi būti 0 arba 1

en: only univariate series are allowed
lt: tik vienmatės eilutės yra leidžiamos

en: series is not periodic or has less than two periods
lt: eilutės nėra periodinės arba turi mažiau nei du periodus

en: unknown string value for s.window
lt: nežinoma eilutės reikšmė dėl s.window

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
lt: 'cutpoints' turi būti unikalus 0 < cuts < 1, bet yra =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
lt: 'cutpoints' turi būti unikalus, bet yra =

en: 'x' must be between -1 and 1
lt: 'x' turi būti tarp -1 ir 1

en: 'x' must be between %s and %s
lt: 'x' turi būti tarp %s ir %s

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
lt: 'cutpoints' skaičius turi būti vienu mažesnis, nei simbolių skaičius

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
lt: 'cutpoints' skaičius turi būti vienu didesnis, nei simbolių skaičius

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
lt: turi būti 2 'symbols' loginiam 'x' argumentui

en: invalid 'abbr.colnames'
lt: neteisingas 'abbr.colnames'

en: 'mu' must be a single number
lt: 'mu' turi būti vienas skaičius

en: 'y' is missing for paired test
lt: trūksta 'y' atliekant suporuotą testą

en: data are essentially constant
lt: duomenys yra pastovūs

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
lt: main' turi būti TRUE, FALSE, NULL arba simbolis (vektorius).

en: x is not a vector or univariate time series
lt: x nėra vektorius arba vienmatė laiko eilutė

en: singularities in regression
lt: singuliarumai regresijoje

en: 'ts' object must have one or more observations
lt: 'ts' objektas privalo turėti vieną ar daugiau stebėjimų

en: 'start' cannot be after 'end'
lt: 'start' negali būti po 'end'

en: 'end' must be a whole number of cycles after 'start'
lt: 'end' turi būti sveikas ciklų skaičius po 'start'

en: no time series supplied
lt: nėra pateikta laiko eilučių

en: not all series have the same frequency
lt: ne visos eilutės turi tą patį dažnį

en: not all series have the same phase
lt: ne visos eilutės turi tą patį dažnį

en: non-intersecting series
lt: nesikertančios eilutės

en: non-time series not of the correct length
lt: nelaiko eilutės yra netinkamo ilgio

en: time series contains internal NAs
lt: laiko eilutės turi vidinių NA

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
lt: eilutės yra sugadintos, be 'tsp' atributo

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
lt: eilutės yra sugadintos: ilgis %d su 'tsp' reiškia %d

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
lt: negalima braižyti daugiau negu 10 sekų kaip "multiple"

en: scatter plots only for univariate time series
lt: sklaidos diagramos tik vienmatėms laiko eilutėms

en: 'xy.labels' must be logical or character
lt: 'xy.labels' turi būti loginė reikšmė arba ženklas

en: 'frequency' and 'deltat' are both not NULL and are inconsistent
lt: 'frequency' ir 'deltat' nėra NULL pateikiami ir nenuoseklūs

en: 'frequency' not changed
lt: 'frequency' nepasikeitė

en: bad value for 'start'
lt: neteisinga 'start' reikšmė

en: 'start' value not changed
lt: 'start' reikšmė nekeičiama

en: bad value for 'end'
lt: neteisinga 'end' reikšmė

en: 'end' value not changed
lt: 'end' reikšmė nekeičiama

en: extending time series when replacing values
lt: laiko eilutės išplėtimas kai pakeičiamos reikšmės

en: times to be replaced do not match
lt: laikas, kurį reikia pakeisti, nesutampa

en: no replacement values supplied
lt: nepateikta pakeitimo reikšmių

en: too many replacement values supplied
lt: pateikta per daug pakeitimo reikšmių

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
lt: pateiktų reikšmių skaičius nėra dalinis kartotinis tų reikšmių, kurias reikia pakeisti

en: only replacement of elements is allowed
lt: leidžiama pakeisti tik elementus

en: 'model' must be list
lt: 'model' turi būti sąrašas

en: 'n' must be strictly positive
lt: 'n' turi būti griežtai teigiamas

en: 'ar' part of model is not stationary
lt: 'ar' modulio dalis nėra pastovi

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
lt: įdirbimas 'n.start' turi būti tol, kol 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
lt: 'model$order' ilgis turi būti 3

en: inconsistent specification of 'ar' order
lt: tvarkos 'ar' nesuderinta specifikacija

en: inconsistent specification of 'ma' order
lt: tvarkos 'ma' nesuderinta specifikacija

en: number of differences must be a positive integer
lt: skirtumų skaičius turi būti teigiamas sveikasis skaičius

en: need an object with call component
lt: reikia objekto su iškvietimo komponentu

en: 'ratio' must be a single positive number
lt: 'ratio' turi būti vienas teigiamas skaičius

en: 'x' and 'w' must have the same length
lt: 'x' ir 'w' turi būti tokio paties ilgio

en: not enough (non-missing) 'x' observations
lt: nepakanka 'x' stebėjimų

en: requested conf.level not achievable
lt: reikalaujamas conf.level nepasiekiamas

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
lt: negali apskaičiuoti pasitikėjimo intervalo, kai visi stebėjimai yra nulis arba susieti

en: cannot compute exact confidence interval with ties
lt: negali tiksliai apskaičiuoti pasitikėjimo intervalo su ryšiais

en: cannot compute exact p-value with zeroes
lt: nepavyko apskaičiuoti tikslios p-reikšmės su nuliais

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
lt: negali apskaičiuoti tikslaus patikimumo intervalo su nuliais

en: Requested conf.level not achievable
lt: Reikalaujamas conf.level nepasiekiamas

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
lt: negali apskaičiuoti pasitikėjimo intervalo, kai visi stebėjimai yra susieti

en: %s applies only to two-way tables
lt: %s taikoma tik dvikryptėms lentelėms

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų asimptotiniam regresijos modeliui

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
lt: šiems duomenims negalima pritaikyti asimptotinio regresijos modelio

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
lt: per mažai stebėjimų, kad atitiktų asimptotinį regresijos modelį

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų 'asympOff' modeliui

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų 'asympOrig' modeliui

en: too few distinct input values to fit a biexponential
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų dviem eksponentėm

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
lt: turi būti atsakymo ilgis = antrojo argumento 'SSfol' ilgis

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
lt: turi būti bent 4 stebėjimai, kad atitiktų 'SSfol' modelį

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad atitiktų keturių parametrų logistiką

en: too few distinct input values to fit a logistic model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų logistiniam modeliui

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų Michaelio-Menteno modeliui

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų Gompertz modeliui

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
lt: per mažai skirtingų įvesties reikšmių, kad tiktų Veibulo augimo modeliui

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
lt: visos 'x' reikšmės yra neneigiamos, kad atitiktų Veibulo augimo modelį

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
lt[0]: naudojant %d/%d eilutę iš kompleksinio parinkimo
lt[1]: naudojant %d/%d eilutes iš kompleksinio parinkimo
lt[2]: naudojant %d/%d eilučių iš kompleksinio parinkimo

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
lt[0]: apatinė sritis turi termą %s, kuris neįtrauktas į modelį
lt[1]: apatinė sritis turi termus %s, kurie neįtraukti į modelį
lt[2]: apatinė sritis turi termus %s, kurie neįtraukti į modelį

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
lt[0]: viršutinė sritis turi termą %s, kuris neįtrauktas į modelį
lt[1]: viršutinė sritis turi termus %s, kurie neįtraukti į modelį
lt[2]: viršutinė sritis turi termų %s, kurie neįtraukti į modelį

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
lt[0]: %d yra klaidų termų: tik 1 leidžiamas
lt[1]: %d yra klaidų termų: tik 1 leidžiamas
lt[2]: %d yra klaidų termų: tik 1 leidžiamas

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
lt[0]: nežinomas vardas %s 'split' sąraše
lt[1]: nežinomi vardai %s 'split' sąraše
lt[2]: nežinomų vardų %s 'split' sąraše

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
lt[0]: %d faktorius yra per didelis %d kintamiesiems
lt[1]: %d faktoriai yra per dideli %d kintamiesiems
lt[2]: %d faktorių yra per dideli %d kintamiesiems

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
lt[0]: 'start' privalo turėti %d eilutę
lt[1]: 'start' privalo turėti %d eilutes
lt[2]: 'start' privalo turėti %d eilučių

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
lt[0]: nepavyko optimizuoti iš šios pradinės reikšmės
lt[1]: nepavyko optimizuoti iš šių pradinių reikšmių
lt[2]: nepavyko optimizuoti iš šių pradinių reikšmių

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
lt[0]: 'init' privalo turėti %d stulpelį
lt[1]: 'init' privalo turėti 1 arba %d stulpelius
lt[2]: 'init' privalo turėti 1 arba %d stulpelių

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
lt[0]: X matrica turi rangą %d, bet tik %d stebėjimui
lt[1]: X matrica turi rangą %d, bet tik %d stebėjimams
lt[2]: X matrica turi rangą %d, bet tik %d stebėjimų

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
lt[0]: nekonvergavo %d iteracijoje
lt[1]: nekonvergavo %d iteracijose
lt[2]: nekonvergavo %d iteracijų

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
lt[0]: %d trūkstama reikšmė pašalinta
lt[1]: %d trūkstamos reikšmės pašalintos
lt[2]: %d trūkstamų reikšmių pašalinta

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
lt[0]: 'X' matrica turi %d atvejį (eilutė)
lt[1]: 'X' matrica turi %d atvejus (eilutės)
lt[2]: 'X' matrica turi %d atvejų (eilučių)

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
lt[0]: 'Y' turi %d atvejį (eilutė)
lt[1]: 'Y' turi %d atvejus (eilutes)
lt[2]: 'Y' turi %d atvejų (eilučių)

en: only %d case | only %d cases
lt[0]: tik %d atveju
lt[1]: tik %d atvejais
lt[2]: tik %d atvejų

en: but %d variable | but %d variables
lt[0]: bet %d kintamasis
lt[1]: bet %d kintamieji
lt[2]: bet %d kintamųjų

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
lt[0]: medpolish() nekonvergavo %d iteracijoje
lt[1]: medpolish() nekonvergavo %d iteracijose
lt[2]: medpolish() nekonvergavo %d iteracijų

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
lt[0]: 'newdata' turėjo %d eilutę
lt[1]: 'newdata' turėjo %d eilutes
lt[2]: 'newdata' turėjo %d eilučių

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
lt[0]: bet rastas kintamasis turėjo %d eilutę
lt[1]: bet rasti kintamieji turėjo %d eilutes
lt[2]: bet rasti kintamieji turėjo %d eilučių

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
lt[0]: faktorius %s turi naują lygį %s
lt[1]: faktorius %s turi naujus lygius %s
lt[2]: faktorius %s turi naujų lygių %s

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
lt[0]: %d stebėjimas panaikintas dėl netrūkstamumo
lt[1]: %d stebėjimai panaikinti dėl netrūkstamumų
lt[2]: %d stebėjimų panaikinta dėl netrūkstamumų

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
lt[0]: _NOT_ converged %d iteracijoje
lt[1]: _NOT_ converged %d iteracijose
lt[2]: _NOT_ converged %d iteracijų

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
lt[0]: ignoruojamas nežinomas vykdymo elementas pavadintas %s
lt[1]: ignoruojami nežinomi vykdymo elementai pavadinti %s
lt[2]: ignoruojama nežinomų vykdymo elementų pavadintų %s

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
lt[0]: tinkamas parametras %s be jokių kintamųjų
lt[1]: tinkami parametrai %s be jokių kintamųjų
lt[2]: tinkamų parametrų %s be jokių kintamųjų

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
lt[0]: parametras %s nepasitaiko modelio formulėje
lt[1]: parametrai %s nepasitaiko modelio formulėje
lt[2]: parametrų %s nepasitaiko modelio formulėje

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
lt[0]: panaikintas %d stebėjimas su NA, NaN ar Inf
lt[1]: panaikinti %d stebėjimai su NA, NaN ar Inf
lt[2]: panaikinta %d stebėjimų su NA, NaN ar Inf

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
lt[0]: 'start.innov' per trumpas: reikia %d taško
lt[1]: 'start.innov' per trumpas: reikia %d taškus
lt[2]: 'start.innov' per trumpas: reikia %d taškų
