R 4.4.0 - en to ru translation catalogue (810 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
ru: не все модели были подогнаны под размер данных

en: empty model supplied
ru: предложена пустая модель

en: 'acf' must be of length two or more
ru: 'acf' должен быть длиной два или более

en: object not interpretable as a factor
ru: объект не интерпретируется как фактор

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
ru: не могу подогнать модели без уровня ('alpha' не должна быть нулем или FALSE).

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
ru: 'alpha', 'beta' и 'gamma' должны быть внутри единичного интервала

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
ru: данные должны быть неотрицательными для мультипликативного варианта метода Холта-Винтерса

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
ru: нужны по крайней мере 2 периода, чтобы вычислить стартовые значения сезона

en: invalid length(x)
ru: неправильная length(x)

en: optimization difficulties: %s
ru: трудности оптимизации: %s

en: optimization failure
ru: ошибка оптимизации

en: time series has no or less than 2 periods
ru: временной ряд не имеет или имеет меньше 2 периодов

en: the series is entirely NA
ru: ряд целиком из NA

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
ru: частота для BSM должна быть положительным целым >= 2

en: only implemented for univariate time series
ru: реализовано только для одномерных временных рядов

en: 'x' must be numeric
ru: 'x' должен быть числом

en: the first value of the time series must not be missing
ru: первое значение временного ряда не должно быть пропущенным

en: all parameters were fixed
ru: все параметры были фиксированными

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
ru: возможно, проблема сходимости: 'optim' выдал код= %d и сообщение %s

en: no factors in the fitted model
ru: в подогнанной модели нет факторов

en: 'which' specified no factors
ru: 'which' не указывает факторы

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
ru: 'which' указывает некоторые не-факторы, которые будут выброшены

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
ru: 'sampleT' и 'nser' должны быть целочисленными

en: 'lag.max' must be at least 0
ru: 'lag.max' должен быть по меньшей мере 0

en: 'lag.max' must be at least 1
ru: 'lag.max' должен быть по меньшей мере 1

en: NAs in 'x'
ru: NAs в 'x'

en: x$lag must have at least 1 column
ru: x$lag должен иметь как минимум 1 колонку

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
ru: могу использовать ci.type="ma" только если первый лаг -- ноль

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
ru: Страница [%d,%d]: i =%s; j =%s

en: univariate time series only
ru: только одномерные временные ряды

en: no terms in scope
ru: в области действия нет выражений

en: no terms in scope for adding to object
ru: в области действия нет выражений для добавления к объекту

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
ru: количество используемых строк изменилось: убраны пропущенные значения?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
ru: попытка выбора модели для в целом хорошей подгонки -- глупость

en: F test assumes quasi%s family
ru: Тест Фишера предполагает квази-%s семейство

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
ru: 'add1'-метод для моделей "mlm" не реализован

en: scope is not a subset of term labels
ru: область действия не является подмножеством меток выражений

en: no 'drop1' method for "mlm" models
ru: 'drop1'-метод для моделей "mlm" отсутствует

en: F test assumes 'quasi%s' family
ru: Тест Фишера предполагает семейство 'quasi%s'

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
ru: AIC для этой модели не определена, поэтому 'step' не работает

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
ru: AIC для этой модели отрицательно бесконечна, поэтому 'step' не работает

en: 'A' must be an array or table
ru: 'A' должен быть матрицей или таблицей

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
ru: длина FUN, %d,
     не соответствует длине краев, %d

en: no rows to aggregate
ru: отсутствуют строки для агрегирования

en: 'by' must be a list
ru: 'by' должен быть списком

en: arguments must have same length
ru: аргументы должны иметь одну длину

en: argument 'x' is  missing -- it has been renamed from 'formula'
ru: пропущен аргумент 'x' -- он был переименован из 'formula'

en: argument 'x' must be a formula
ru: аргумент 'x' должен быть формулой

en: formula 'x' must have both left and right hand sides
ru: формула 'x' должна иметь и левую, и правую стороны

en: cannot change frequency from %g to %g
ru: не могу изменить частоту с %g на %g

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
ru: 'x' должен быть коэффициентом матрицы/таблицы данных

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
ru: опция "show.coef.Pvalues" неправильная: предполагаю TRUE

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
ru: 'P.values' = TRUE, но 'has.Pvalue' нет

en: wrong k / cs.ind
ru: неправильный k / cs.ind

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
ru: опция "show.signif.stars" неправильная: предполагаю TRUE

en: 'anova' object must have colnames
ru: объект 'anova' должен иметь имена колонок

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
ru: 'conf.level' должен быть одиночным числом между 0 и 1

en: not enough 'x' observations
ru: недостаточно наблюдений 'x'

en: not enough 'y' observations
ru: недостаточно наблюдений 'y'

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
ru: выборки различаются положением: не могу подсчитать доверительное множество, возвращаю NA

en: cannot compute confidence set, returning NA
ru: не могу подсчитать доверительное множество, возвращаю NA

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
ru: не могу подсчитать асимптотическое доверительное множество или оценку

en: cannot compute estimate, returning NA
ru: не могу подсчитать оценку, возвращаю NA

en: cannot compute exact p-value with ties
ru: не могу подсчитать точное p-значение при наличии повторяющихся наблюдений

en: cannot compute exact confidence intervals with ties
ru: не могу подсчитать точные доверительные интервалы при наличии повторяющихся наблюдений

en: 'formula' missing or incorrect
ru: 'formula' пропущена или неправильная

en: grouping factor must have exactly 2 levels
ru: группирующий фактор должен иметь в точности 2 уровня

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
ru: веса не поддерживаются для многослойного варианта aov()

en: Error() model is singular
ru: Error()-модель сингулярна

en: the 'split' argument must be a list
ru: аргумент 'split' должен быть списком

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
ru: 'coef' должен определять контраст, т.е., его сумма должна = 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
ru: 'coef' должен иметь ту же длину, что и 'контраст.obj'

en: each element of '%s' must be logical
ru: каждый элемент '%s' должен быть логическим

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
ru: определенный контраст пуст (не имеет TRUE-элементов)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
ru: колонки 'контраст.obj' должен определять контраст (с нулевой суммой)

en: no degrees of freedom for residuals
ru: для остатков нет степеней свободы

en: 'object' does not include an error 'qr' component
ru: 'object' не включает ошибку 'qr'-компонента

en: Refitting model to allow projection
ru: Подгонка модели для того чтобы сделать возможной проекцию

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
ru: колонки 'контраст.obj' должны определять контраст (с нулевой суммой)

en: 'ties' is not "ordered", a function, or list(<string>, <function>)
ru: 'ties'не являются "ordered", функцией или списком (<string>, <function>)

en: collapsing to unique 'x' values
ru: свертывается в уникальные значения 'x'

en: invalid interpolation method
ru: неправильный метод интерполяции

en: need at least two non-NA values to interpolate
ru: для интерполяции нужны по крайней мере два не-NA значения

en: zero non-NA points
ru: нулевые не-NA точки

en: 'approx' requires n >= 1
ru: 'approx' требует n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
ru: NA в 'x' должны быть одинаковы построчно

en: 'order.max' must be >= 1
ru: 'order.max' должен быть >= 1

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
ru: 'order.max' должен быть < 'n.obs'

en: zero-variance series
ru: серия с нулевой вариансой

en: 'n.ahead' must be at least 1
ru: 'n.ahead' должен быть по меньшей мере 1

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
ru: количество серий в 'object' и 'newdata' не совпадают

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
ru: 'se.fit' для многомерных моделей еще не разработан

en: MLE only implemented for univariate series
ru: MLE разработан только для одномерных серий

en: 'order.max' must be >= 0
ru: 'order.max' должен быть >= 0

en: 'order.max' must be < 'n.used'
ru: 'order.max' должен быть < 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
ru: 'order' должен быть неотрицательным числовым вектором длины 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
ru: 'seasonal' должен быть списком с компонентом 'order'

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
ru: 'seasonal$order' должен быть неотрицательным числовым вектором длины 3

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
ru: длины 'x' и 'xreg' не соответствуют

en: wrong length for 'fixed'
ru: неправильная длина 'fixed'

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
ru: некоторые параметры AR были исправлены: устанавливаю transform.pars = FALSE

en: too few non-missing observations
ru: слишком мало непропущенных значений

en: 'init' is of the wrong length
ru: 'init' неправильной длины

en: non-stationary AR part
ru: нестационарная часть авторегрессии

en: non-stationary seasonal AR part
ru: нестационарная сезонная часть авторегрессии

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
ru: возможно, проблема сходимости: 'optim' выдал код= %d

en: non-stationary AR part from CSS
ru: нестационарная часть авторегрессии из CSS

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
ru: нестационарная сезонная часть авторегресии из CSS

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
ru: у 'xreg' и 'newxreg' -- разное количество колонок

en: MA part of model is not invertible
ru: часть скользящего среднего из модели не обратима

en: seasonal MA part of model is not invertible
ru: сезонная часть скользящего среднего из модели необратима

en: NAs in '%s'
ru: NAs в '%s'

en: invalid 'SSinit'
ru: неправильный 'SSinit'

en: converting non-invertible initial MA values
ru: конвертирую не-необратимые начальные значения скользящего среднего

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
ru: некоторые параметры модели авторегрессии-скользящего среднего были исправлены: устанавливаю transform.pars = FALSE

en: 'xreg' is collinear
ru: 'xreg' коллинеарен

en: NAs present: setting 'delta' to -1
ru: есть NAs: устанавливаю 'delta' в -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
ru: измененные параметры модели авторегрессии-сколькозящего среднего были исправлены

en: need at least 2 data points
ru: нужны по крайней мере 2 точки

en: invalid 'x'
ru: неправильный 'x'

en: invalid 'nb'
ru: неправильный 'nb'

en: no solution in the specified range of bandwidths
ru: в указанном диапазоне решений нет

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
ru: увеличиваю bw.SJ() интервал поиска (%d) до [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
ru: минимум оказался в конце интервала

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
ru: 'x' должен быть списком с как минимум 2 элементами

en: 'x' and 'g' must have the same length
ru: 'x' и 'g' должны иметь одну длину

en: all observations are in the same group
ru: все наблюдения находятся в одной группе

en: there must be at least 2 observations in each group
ru: тут должно быть как минимум 2 наблюдения в каждой группе

en: 'formula' should be of the form response ~ group
ru: 'formula'должна быть в виде отклик ~ группа

en: 'x' must be nonnegative and integer
ru: 'x' должен быть неотрицательным и целым

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
ru: 'n' должен быть положительным целым >= 'x'

en: incorrect length of 'x'
ru: неправильная длина 'x'

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
ru: 'p' должен быть одиночным числом между 0 и 1

en: length of choices must be 2
ru: длина 'choices' должен быть 2

en: object '%s' has no scores
ru: объект '%s' не имеет вкладов

en: 'scale' is outside [0, 1]
ru: 'scale' находится вне [0, 1]

en: biplots are not defined for complex PCA
ru: для комплексного анализа главных компонент биплоты не определены

en: unequal number of rows in 'cancor'
ru: неодинаковое количество строк в 'cancor'

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
ru: 'x' или 'y' имеют 0 измерений

en: 'x' has rank 0
ru: 'x' имеет нулевой ранг

en: 'y' has rank 0
ru: 'y' имеет нулевой ранг

en: 'x' and 'y' must have the same length
ru: 'x' и 'y' должны иметь одну длину

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
ru: 'x' и 'y' должен иметь как минимум 2 уровня

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
ru: все записи 'x' должны быть неотрицательными и конечными

en: at least one entry of 'x' must be positive
ru: по меньшей мере одна запись 'x' должна быть положительной

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
ru: не могу высчитать симулированные p-values с нулевыми краями

en: 'x' must at least have 2 elements
ru: 'x' должен иметь как минимум 2 элемента

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
ru: 'x' и 'p' должны иметь одинаковое количество строк

en: probabilities must be non-negative.
ru: вероятности должны быть неотрицательными.

en: probabilities must sum to 1.
ru: вероятности должны в сумме давать 1.

en: Chi-squared approximation may be incorrect
ru: аппроксимация на основе хи-квадрат может быть неправильной

en: NA values not allowed in 'd'
ru: NA в 'd' не разрешены

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
ru: eig=TRUE не работает, если list.=FALSE

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
ru: x.ret=TRUE не работает, если list.=FALSE

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
ru: расстояния должны быть результатом 'dist' или квадратной матрицей

en: invalid value of %s
ru: неправильное значение %s

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
ru: 'k' должен быть из {1, 2, ..  n - 1}

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
ru: только %d из первых %d собственных значений > 0

en: Waiting for profiling to be done...
ru: Выполняю профилирование...

en: initial value is not in the interior of the feasible region
ru: начальное значение не является внутренним в допустимом регионе

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
ru: Barrier алгоритм вышел за пределы итераций и не сходится

en: Objective function increased at outer iteration %d
ru: Объектная функция увеличилась после внешней итерации  %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
ru: Объектная функция уменьшилась после внешней итерации %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
ru: для %d степеней свободы контрасты не определены

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
ru: ортогональные многочлены не могут быть достаточно аккуратно представлены для %d степеней свободы

en: 'scores' argument is of the wrong length
ru: 'scores' аргумент неправильной длины

en: 'scores' must all be different numbers
ru: все 'scores' должны быть разными числами

en: 'degree' must be at least 1
ru: 'degree' должен быть как минимум 1

en: missing values are not allowed in 'poly'
ru: пропущенные значения не разрешены в 'poly'

en: 'degree' must be less than number of unique points
ru: 'degree' должен быть меньше чем количество уникальных точек

en: must supply one or more vectors
ru: надо предоставить один или более векторов

en: arguments must have the same length
ru: аргументы должны иметь одну длину

en: wrong number of columns in new data:
ru: неправильное количество колонок новых данных:

en: contrasts apply only to factors
ru: контрасты применяются лишь к факторам

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
ru: контрасты могут применяться только к факторам с двумя и более уровнями

en: wrong number of contrast matrix rows
ru: неправильное количество строк в матрице контрастов

en: singular contrast matrix
ru: сингулярная матрица контрастов

en: numeric contrasts or contrast name expected
ru: ожидаются числовые контрасты или имя контраста

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
ru: %s требует правильно установленного пакета 'Matrix'

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
ru: недостаточно степеней свободы, чтобы определить контрасты

en: baseline group number out of range
ru: номер базовой группы -- вне диапазона

en: invalid 'use' argument
ru: недопустимый аргумент 'use'

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
ru: укажите и 'x', и 'y' или матрице-подобный 'x'

en: 'y' must be numeric
ru: 'y' должен быть числом

en: 'x' is empty
ru: 'x' пусто

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
ru: длины 'x' и 'y' должны быть непусты

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
ru: не могу обработать 'pairwise.complete.obs'

en: 'V' is not a square numeric matrix
ru: 'V' не является квадратной числовой матрицей

en: diag(V) had non-positive or NA entries; the non-finite result may be dubious
ru: у diag(V) были неположительные или NA элементы; ответ, если и получится конечным, будет сомнителен

en: 'x' must be a numeric vector
ru: 'x' должен быть числовым вектором

en: 'y' must be a numeric vector
ru: 'y' должен быть числовым вектором

en: not enough finite observations
ru: недостаточно конечных наблюдений

en: Cannot compute exact p-value with ties
ru: Есть совпадающие значения: не могу высчитать точное p-значение

en: 'formula' missing or invalid
ru: 'formula' пропущена либо неправильная

en: invalid formula
ru: неправильная формула

en: 'x' must be a matrix or a data frame
ru: 'x' должна быть матрицей или таблицей данных

en: 'x' must contain finite values only
ru: 'x' должна содержать только конечные значения

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
ru: длина 'wt' должна быть равна количеству строк в 'x'

en: weights must be non-negative and not all zero
ru: все веса должны быть неотрицательными и не все -- нулевыми

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
ru: длина 'center' должна равняться количеству колонок в 'x'

en: invalid 'tree' ('merge' component)
ru: неправильное 'tree' (компонент 'merge')

en: either 'k' or 'h' must be specified
ru: либо 'k', либо 'h' нужно указать

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
ru: у 'tree' компонент 'height' не сортирован (по возрастанию)

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
ru: элементы 'k' должны быть между 1 и %d

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
ru: элементы дендрограммы должны быть 1,2,..,%d (в любом порядке) чтобы было возможным "hclust"

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
ru: узел дендрограммы с неположительными #{branches}

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
ru: midcache() для небинарных дендрограмм реализован лишь частично

en: non-leaf subtree of length 0
ru: безлистное дерево нулевой длины

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
ru: 'order.дендрограмма' требует дендрограмму

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
ru: 'order.dendrogram' хочет дендрограмму

en: invalid (length 0) node in dendrogram
ru: неправильный (длина = 0) узел дендрограммы

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
ru: безлистный узел дендрограммы с неположительными #{branches}

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
ru: 'height' должен быть по меньшей мере %g (максимальная высота отдельных компонент)

en: 'X' is not a dendrogram
ru: 'X' не является дендрограммой

en: 'x' must be a numeric matrix
ru: 'x' должен быть числовой матрицей

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
ru: 'x' должен иметь как минимум 2 строки и 2 колонки

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
ru: 'margins' должен быть числовым вектором длины 2

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
ru: упорядочивание строк дендрограммы дало индекс неправильной длины

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
ru: Colv = "Rowv", но nrow(x) != ncol(x)

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
ru: упорядочивание колонок дендрограммы дало индекс неправильной длины

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
ru: 'ColSideColors' должен быть текстовым вектором с длиной = ncol(x)

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
ru: 'RowSideColors' должен быть текстовым вектором с длиной = nrow(x)

en: argument 'x' must be numeric
ru: аргумент 'x' должен быть числовым

en: 'x' and 'weights' have unequal length
ru: 'x' и 'weights' имеют неравную длину

en: 'x' contains missing values
ru: 'x' содержит пропущенные значения

en: 'weights' must all be finite
ru: все 'weights' должны быть конечными

en: 'weights' must not be negative
ru: 'weights' не должны быть отрицательными

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
ru: sum(weights) != 1 -- не истинной плотности не будет

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
ru: нужны как минимум 2 точки, чтобы выбрать диапазон автоматически

en: Selecting bandwidth *not* using 'weights'
ru: Выбираю диапазон *без* использования 'weights'

en: unknown bandwidth rule
ru: неизвестное правило диапазона

en: non-finite 'bw'
ru: не-конечный 'bw'

en: 'bw' is not positive.
ru: 'bw' неположительный.

en: non-finite 'from'
ru: не конечный 'from'

en: non-finite 'to'
ru: не конечный 'to'

en: invalid formula in deriv
ru: неправильная формула в 'deriv'

en: 'x' is not a vector
ru: 'x' -- не вектор

en: bad value for 'lag' or 'differences'
ru: неправильное значение 'lag' или 'differences'

en: 'xi' does not have the right length
ru: 'xi' неправильной длины

en: incorrect dimensions for 'xi'
ru: неправильные измерения у 'xi'

en: 'x' is not a vector or matrix
ru: 'x' не является вектором или матрицей

en: x[1] != r[1]; using x[1] for diagonal
ru: x[1] != r[1]; использую x[1] на диагонали

en: invalid distance method
ru: неправильный метод подсчета расстояний

en: ambiguous distance method
ru: сомнительный метод подсчета расстояний

en: non-square matrix
ru: не-квадратная матрица

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
ru: определите 'rate' или 'scale', но не оба

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
ru: x[] и prob[] должны векторами одинаковой длины.

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
ru: вероятности должны быть конечными, неотрицательными и хотя бы некоторые ненулевыми

en: 'x' must be non-negative
ru: 'x' должен быть неотрицательным

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
ru: size != sum(x), т.е. одно неправильно

en: 'prob' and 'mu' both specified
ru: 'prob' и 'mu' -- указаны оба

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
ru: в некоторых выражениях будут NA вследствие ограничений метода

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
ru: многомерный вариант с пропущенными коэффициентами пока не разработан

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
ru: 'x' должен иметь 1 или более непропущенных значений

en: wrong embedding dimension
ru: неправильное встроенное измерение

en: 'covmat' is not a valid covariance list
ru: 'covmat' не является правильным списком ковариаций

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
ru: не дано ни 'x', ни 'covmat'

en: response not allowed in formula
ru: отклик не разрешен в формуле

en: factor analysis applies only to numerical variables
ru: факторный анализ применим только к числовым переменным

en: 'covmat' is of unknown type
ru: 'covmat' неизвестного типа

en: requested scores without an 'x' matrix
ru: запрошенные вклады без матрицы 'x'

en: factor analysis requires at least three variables
ru: факторный анализ требует как минимум три переменные

en: no starting values supplied
ru: не указано стартовое значение

en: invalid argument 'lambda'
ru: неправильный аргумент 'lambda'

en: %s link not recognised
ru: %s ссылка не распознана

en: link "%s" not available for %s family; available links are %s
ru: ссылка "%s" недоступна для семейства %s; доступные ссылки: %s

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
ru: отрицательные значения в пуассоновском семействе не разрешены

en: ignoring prior weights
ru: игнорирую априорные веса

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
ru: отрицательные значения для квази-пуассоновского семейства не разрешены

en: cannot find valid starting values: please specify some
ru: не могу найти правильное стартовое значение: пожалуйста, укажите какое-нибудь

en: y values must be 0 <= y <= 1
ru: значения y должны быть 0 <= y <= 1

en: non-integer #successes in a %s glm!
ru: не целочисленные #successes в %s glm!

en: non-integer counts in a %s glm!
ru: не целочисленные счетчики в %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
ru: для семейства '%s', 'y' должен быть вектором из нулей и единиц
    или двухколочной матрицей, где колонка 1 -- это количество успехов, а колонка 2 -- количество неудач

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
ru: не могу промоделировать исходят из нечисловых prior.weights

en: non-positive values not allowed for the 'Gamma' family
ru: неположительные значения не разрешены для семейства 'Gamma'

en: using weights as shape parameters
ru: использую веса в качестве параметров формы

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
ru: только положительные значения разрешены для обратно-гауссового семейства

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
ru: для симуляции при помощи семейства 'inverse.gaussian' нужен пакет 'SuppDists' из CRAN

en: using weights as inverse variances
ru: использую веса в качестве обратных к дисперсиям

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
ru: 'variance' "%s" неправильная: возможные значения: "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" и "constant"

en: length mismatch in convolution
ru: несоответствие длины в свертке

en: missing values in 'filter'
ru: пропущенные значения в 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
ru: 'filter' длиннее чем временной ряд

en: argument 'sides' must be 1 or 2
ru: аргумент 'sides' должен быть 1 или 2

en: 'circular' must be logical and not NA
ru: 'circular' должен быть логическим и не NA

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
ru: длина 'init' должна равняться длине 'filter'

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
ru: 'x' должен иметь по крайней мере 2 строки и колонки

en: 'x' has entries too large to be integer
ru: у 'x' есть элементы, слишком большие чтобы быть целыми

en: 'x' has been rounded to integer: %s
ru: 'x' был округлен до целого: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
ru: если 'x' -- не матрица, то нужно задать 'y'

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
ru: 'mult' должен быть целым >= 2, обычно = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
ru: альтернатива должна быть "two.sided", "less" или "greater"

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
ru: 'conf.level' должен быть одним числом между 0 и 1

en: need 2 or more non-zero row marginals
ru: нужно 2 или более ненулевых краев строк

en: need 2 or more non-zero column marginals
ru: нужно 2 или более ненулевых краев колонок

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
ru: names(hybridPars) должен быть NULL или такой же, как умолчания

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
ru: 'hybrid' проигнорирован для таблицы 2 x 2

en: all groups must contain data
ru: все группы должны содержать данные

en: not enough observations
ru: недостаточно наблюдений

en: NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks'
ru: NAs не разрешены в 'groups' и 'blocks'

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
ru: 'y', 'groups' и 'blocks' должны иметь одну длину

en: not an unreplicated complete block design
ru: не нереплицированный полноблочный дизайн

en: formula missing
ru: 'formula' пропущена

en: incorrect specification for 'formula'
ru: неправильное определение 'formula'

en: nothing to tabulate
ru: нечего табулировать

en: incorrect specification for 'row.vars'
ru: неправильное указание 'row.vars'

en: incorrect specification for 'col.vars'
ru: неправильное указание 'col.vars'

en: 'formula' must have both left and right hand sides
ru: 'формула' должна иметь и левую, и правую стороны

en: interactions are not allowed
ru: взаимодействия не разрешены

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
ru: у 'formula' есть '.' и слева, и справа

en: incorrect variable names in rhs of formula
ru: неправильные имена переменных в правой части формулы

en: incorrect variable names in lhs of formula
ru: неправильные имена переменных в левой части формулы

en: cannot use dots in formula with given data
ru: не могу использовать точки в формуле с заданной таблицей данных

en: 'x' must be an "ftable" object
ru: 'x' должен быть объектом "ftable"

en: wrong method
ru: неправильный метод

en: 'file' must be a character string or connection
ru: 'file' должен быть текстовой строкой или соединением

en: 'row.var.names' missing
ru: 'row.var.names' пропущены

en: 'col.vars' missing or incorrect
ru: 'col.vars' пропущены или неправильные

en: profiling has found a better solution, so original fit had not converged
ru: профилирование нашло лучшее решение, так что исходное решение не сошлось

en: 'family' not recognized
ru: 'family' не распознана

en: invalid 'method' argument
ru: недопустимый аргумент 'method'

en: 'weights' must be a numeric vector
ru: 'weights' должны быть числовым вектором

en: negative weights not allowed
ru: отрицательные веса не разрешены

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
ru: количество смещений %d, а должно быть %d (количество наблюдений)

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
ru: подгонка вычисления нулевого отклонения не сошлась -- надо увеличить 'maxit'?

en: value of 'epsilon' must be > 0
ru: значение 'epsilon' должно быть > 0

en: maximum number of iterations must be > 0
ru: максимальное количество итераций должно быть > 0

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
ru: аргумент 'family', похоже, не является правильным объектом-семейством

en: invalid linear predictor values in empty model
ru: неправильный линейный предиктор значений в пустой модели

en: invalid fitted means in empty model
ru: неправильные подогнанные средние в пустой модели

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
ru: длина 'start' должна = %d и соответствовать начальным коэффициентам %s

en: NAs in V(mu)
ru: NAs в V(mu)

en: 0s in V(mu)
ru: Нули в V(mu)

en: NAs in d(mu)/d(eta)
ru: NAs в d(mu)/d(eta)

en: no observations informative at iteration %d
ru: нет наблюдений, информативных для итерации %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
ru: не-конечные коэффициенты в итерации %d

en: singular fit encountered
ru: обнаружено сингулярное сглаживание

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
ru: не найден правильный набор коэффициентов: пожалуйста, укажите стартовые значения

en: step size truncated due to divergence
ru: размер шага уменьшен в связи с расходимостью

en: inner loop 1; cannot correct step size
ru: внутренний цикл 1; не могу исправить размер шага

en: step size truncated: out of bounds
ru: размер шага уменьшен: выход за пределы

en: inner loop 2; cannot correct step size
ru: внутренний цикл 2; не могу исправить размер шага

en: glm.fit: algorithm did not converge
ru: glm.fit: алгоритм не сошелся

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
ru: glm.fit: алгоритм остановился на краевом значении

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
ru: glm.fit: возникли подогнанные вероятности 0 или 1

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
ru: glm.fit: возникли подогнанные доли 0

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
ru: следующие аргументы 'anova.glm' неправильные и были отброшены:

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
ru: использовать тест Фишера с семейством '%s' неправильно

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
ru: использовать тест Фишера с фиксированной дисперсией неправильно

en: models with response %s removed because response differs from model 1
ru: модели с откликом %s удалены потому что отклик отличается от модели 1

en: models were not all fitted to the same size of dataset
ru: не все модели были подогнаны под размер данных

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
ru: наблюдения с нулевым весом не использовались при вычислении дисперсии

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
ru: Метод "ward" переименован в "ward.D"; обратите внимание на новый "ward.D2"

en: invalid clustering method
ru: неправильный метод кластеризации

en: ambiguous clustering method
ru: сомнительный метод кластеризации

en: invalid dissimilarities
ru: неправильные различия

en: size cannot be NA nor exceed 65536
ru: размер не должен быть NA или превышать 65536

en: must have n >= 2 objects to cluster
ru: для кластеризации нужно иметь n >= 2 объектов

en: invalid length of members
ru: неправильная длина членов

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
ru: аргумент 'x' не может быть конвертирован в класс %s

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
ru: Советую указать метод as.hclust.%s()

en: need dendrograms where all leaves have labels
ru: нужны дендрограммы, где все листья имеют метки

en: 'k' and 'h' must be a scalar
ru: 'k' и 'h' должны быть скалярами

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
ru: надо указать в точности один из 'k' и 'h'

en: k must be between 2 and %d
ru: k должен быть между 2 и %d

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
ru: надо указать в точности один из 'which' и 'x'

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
ru: все элементы 'which' должны быть между 1 и %d

en: invalid parameter values
ru: неправильные значения параметра

en: a limit is NA or NaN
ru: ограничение -- NA или NaN

en: missing values not allowed
ru: пропущенные значения не разрешены

en: 'r' is less than 1
ru: 'r' < 1

en: 'm' is less than 1
ru: 'm' < 1

en: 'r' is less than 0
ru: 'r' < 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
ru: 'm' должен быть целым неотрицательным числом

en: unknown named kernel
ru: неизвестное именованное ядро

en: 'coef' must be a vector
ru: 'coef' должен быть вектором

en: 'coef' does not have the correct length
ru: 'coef' неправильной длины

en: coefficients do not add to 1
ru: коэффициенты не дают в сумме 1

en: 'k' is not a kernel
ru: 'k' -- не ядро

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
ru: 'x' короче, чем ядро 'k'

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
ru: 'kernapply' недоступен для объекта 'x'

en: 'x' is not a kernel
ru: 'x' -- не ядро

en: empty cluster: try a better set of initial centers
ru: пустой кластер: попробуйте другой набор исходных центров

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
ru: количество центров кластеров должно быть в пределах между 1 и nrow(x)

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
ru: Число ступеней стадии Quick-TRANSfer превысило максимум (= %d)

en: invalid nrow(x)
ru: неправильный nrow(x)

en: invalid ncol(x)
ru: неправильный ncol(x)

en: 'centers' must be a number or a matrix
ru: 'centers' должны быть числом или матрицей

en: more cluster centers than distinct data points.
ru: больше центров кластеров, чем отдельных точек.

en: initial centers are not distinct
ru: начальные центры не различаются

en: more cluster centers than data points
ru: больше центров кластеров, чем точек

en: 'iter.max' must be positive
ru: 'iter.max' должен быть положительным

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
ru: в 'x' и 'centers' нужно одно количество колонок

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
ru: 'x' -- это список, поэтому пропускаю аргумент 'g'

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
ru: некоторые элементы 'x' нечисловые и будут преобразованы в числа

en: not enough 'x' data
ru: недостаточно данных 'x'

en: Parameter(s)
ru: Параметр(ы)

en: ignored
ru: пропущен(ы)

en: not enough 'y' data
ru: недостаточно данных 'y'

en: p-value will be approximate in the presence of ties
ru: p-value будет примерным в присутствии повторяющихся значений

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
ru: 'y' должен быть числовым или функцией или строкой именующей правильную функцию

en: ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
ru: в тесте согласия Колмогорова не должно быть повторяющихся значений

en: invalid arguments
ru: неправильные аргументы

en: argument 'sizes' must be a vector of length 2
ru: аргумент 'sizes' должен быть вектором длины 2

en: argument 'q' must be numeric
ru: аргумент 'q' должен быть числовым

en: computation of exact probability failed, returning Monte Carlo approximation
ru: не удалось вычислить точную вероятность, возвращаю оценку Монте-Карло

en: argument 'p' must be numeric
ru: аргумент 'p' должен быть числовым

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
ru: надо указать числовой y.
    Для определения плотности пользуйтесь density()

en: 'k' is not an integer
ru: 'k' не является целым числом

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
ru: method = '%s' не поддерживается. Использую 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
ru: число смещений = %d, а должно быть = %d (числу наблюдений)

en: 'x' must be a matrix
ru: 'x' должен быть матрицей

en: 0 (non-NA) cases
ru: 0 (не-NA) случаев

en: incompatible dimensions
ru: несовместимые размерности

en: missing or negative weights not allowed
ru: пропущенные или отрицательные веса не разрешены

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
ru: неправильный 'lm' объект:  нет компонента 'terms'

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
ru: вызываю summary.lm(<fake-lm-object>) ...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
ru: остаточные степени свободы в объекте указывают, что это не подгонка "lm"

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
ru: слишком хорошая подгонка: summary может быть бессмысленным

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
ru: у объекта lm object нет правильного 'qr' компонента.
     Потому что нулевой ранг или не надо было использовать lm(.., qr=FALSE).

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
ru: simulate() для многомерных lm() еще не разработан

en: family '%s' not implemented
ru: семейство '%s' не реализовано

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
ru: вызываю anova.lm(<fake-lm-object>) ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
ru: применение F-критерия для в целом хорошей подгонки бессмысленно

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
ru: вызываю predict.lm(<fake-lm-object>) ...

en: prediction from rank-deficient fit
ru: предсказание от неполноранговой подгонки

en: %s; consider predict(., rankdeficient="NA")
ru: %s; попробуйте predict(., rankdeficient="NA")

en: lower-rank qr: determining non-estimable cases
ru: низкоранговое QR-разложение: определяю случаи, для которых может не быть оценки

en: %s; attr(*, "non-estim") has doubtful cases
ru: %s; attr(*, "non-estim") указывает сомнительные случаи

en: %s: NAs produced for non-estimable cases
ru: %s: возвращаю NA для случаев без возможности оценки

en: predictions on current data refer to _future_ responses
ru: предсказания на основе текущих данных указывают на _будущие_ зависимости

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
ru: предполагаю дисперсию для предсказания обратно пропорциональной весам, использованным для подгонки

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
ru: Предполагаю постоянную дисперсию для предсказания, хотя подгонка модели взвешена

en: 'weights' as formula should be one-sided
ru: 'weights' как формула должны быть односторонними

en: 'object' has no 'effects' component
ru: 'object' не имеет компонента 'effects'

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
ru: аргумент 'se.fit' для "mlm"-объектов еще не реализован

en: invalid model QR matrix
ru: неправильная модельная матрица QR

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
ru: не-NA остаточная длина не соответствует случаям, использованным в подгонке

en: too few cases i with h_ii > 0), n < k
ru: слишком мало случаев i вместе с h_ii > 0), n < k

en: predictors must all be numeric
ru: все предикторы должны быть числами

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
ru: 'degree' должен быть 0, 1 или 2

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
ru: указаны и 'span', и 'enp.target': использую 'span'

en: invalid 'control' argument
ru: неправильный аргумент 'control'

en: invalid NCOL(X)
ru: неправильный NCOL(X)

en: only 1-4 predictors are allowed
ru: разрешены только 1-4 предиктора

en: invalid NROW(X)
ru: неправильный NROW(X)

en: invalid 'y'
ru: недопустимый y

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
ru: указанный квадрат фактора-предиктора будет сброшен, если степень = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
ru: указанный квадрат предиктора будет сброшен к только одному числовому предиктору

en: specified parametric for all predictors
ru: указан параметрический для всех предикторов

en: invalid argument 'span'
ru: неправильный аргумент 'span'

en: invalid argument 'cell'
ru: неправильный аргумент 'cell'

en: invalid argument 'degree'
ru: неправильный аргумент 'degree'

en: iterTrace = %d is not obeyed since iterations = %d
ru: iterTrace = %d не выполнено поскольку iterations = %d

en: first argument must be a "loess" object
ru: первый аргумент должен быть объектом "loess"

en: no models to compare
ru: нет моделей для сравнения

en: extra arguments discarded
ru: дополнительные аргументы отброшены

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
ru: 'logLik.lm' не поддерживает множественные отклики

en: no "nobs" attribute is available
ru: недоступен атрибут "nobs"

en: no 'nobs' method is available
ru: нет доступного метода 'nobs'

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
ru: 'margin' должен содержать имена или номера, соответствующие 'table'

en: 'start' and 'table' must be same length
ru: 'start' и 'table' должны быть одной длины

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
ru: количество весов = %d, а должно быть = %d (числу откликов)

en: 'X' matrix was collinear
ru: 'X'-матрица была коллинеарной

en: missing observations deleted
ru: пропущенные значения удалены

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
ru: наблюдения с нулевым весом не использованы при вычислении стандартного отклонения

en: observations with 0 weights not used
ru: наблюдения с нулевым весом не использованы

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
ru: 'low' и 'high' не могут оба быть TRUE

en: need multiple responses
ru: нужны множественные отклики

en: object must be of class %s or %s
ru: объект должен быть класса %s или %s

en: residuals have rank %d < %d
ru: остатки имеют ранг %d < %d

en: NAs are not allowed
ru: NA не разрешены

en: each dimension in table must be >= 2
ru: каждое измерение таблицы должно быть >= 2

en: 'x' must be a 3-dimensional array
ru: 'x' должен быть 3-мерной матрицей

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
ru: если 'x' -- не матрица, нужно задать 'y'

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
ru: если 'x' -- не матрица, нужно задать 'z'

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
ru: 'x', 'y' и 'z' должны иметь одинаковую длину

en: sample size in each stratum must be > 1
ru: размер выборки в каждом слое должен быть > 1

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
ru: 'x' должен быть квадратом как минимум двух строк и колонок

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
ru: 'x' и 'y' должны иметь одинаковое количество уровней (минимум 2)

en: need numeric data
ru: нужны числовые данные

en: 'mlm' objects with weights are not supported
ru: 'mlm'-объекты с весами не поддерживается

en: X does not define a subspace of M
ru: X не определяет подпространство M

en: residuals have rank %s < %s
ru: остатки имеют ранг %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
ru: 'model.tables' для множественных откликов не разработаны

en: type '%s' is not implemented yet
ru: тип '%s' еще не разработан

en: this fit does not inherit from "lm"
ru: эта подгонка не унаследована из "lm"

en: 'cterms' argument must match terms in model object
ru: аргумент 'cterms' должен соответствовать выражениям в модельном объекте

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
ru: Дизайн не сбалансирован -- используйте se.contrast() для 'se'

en: design is unbalanced so cannot proceed
ru: дизайн не сбалансирован и поэтому не может быть использован

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
ru: Информации о стандартной ошибке нет, потому что дизайн не сбалансирован. 
    Стандартные ошибки можно получить через 'se.contrast'.

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
ru: SE для типа '%s' еще не реализованы

en: na.action must be a function
ru: na.action должна быть функцией

en: non-factors ignored: %s
ru: не-факторы проигнорированы: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
ru: eff.aovlist: не-ортогональные контрасты могут дать неправильный ответ

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
ru: не могу создать формулу из таблицы данных без колонок

en: invalid formula: %s
ru: неправильная формула: %s

en: invalid formula %s: not a call
ru: неправильная формула %s: не вызов

en: invalid formula %s: assignment is deprecated
ru: неправильная формула %s: присвоение не разрешено

en: invalid formula %s: extraneous call to `%s` is deprecated
ru: неправильная формула %s: внешний вызов `%s` не разрешается

en: invalid formula %s
ru: неправильная формула %s

en: no terms component nor attribute
ru: нет ни компонента terms, ни атрибута

en: 'termlabels' must be a character vector of length at least one
ru: 'termlabels' должен быть текстовым вектором с длиной не меньше единицы

en: '%s' must be a character string
ru: '%s' должен быть текстовой строкой

en: Unparseable 'response' "%s"; use is deprecated.  Use as.name(.) or `..`!
ru: Неразбираемый 'response' "%s"; использование не разрешается.  Используйте as.name(.) или `..`!

en: 'termobj' must be a object of class %s
ru: 'termobj' должен быть объектом класса %s

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
ru: переменная '%s' была подогнана к типу "%s", а указан тип "%s"

en: variables %s were specified with different types from the fit
ru: переменные %s указаны с другими типами, чем в подгонке

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
ru: 'data' должна быть таблицей данных, а не матрицей

en: 'data' must be a data.frame, environment, or list
ru: 'data' должно быть таблицей данных, списком либо окружением

en: variable '%s' is not a factor
ru: переменная '%s' -- не фактор

en: contrasts dropped from factor %s
ru: контрасты удалены для фактора %s

en: contrasts dropped from factor %s due to missing levels
ru: контрасты удалены для фактора %s из-за отсутствующих уровней

en: 'offset' must be numeric
ru: 'offset' должен быть числом

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
ru: несоответствие model frame и формулы в model.matrix()

en: non-list contrasts argument ignored
ru: не-списочный аргумент для контрастов пропущен

en: 'contrasts.arg' argument must be named
ru: аргумент 'contrasts.arg' должен быть именован

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
ru: переменная '%s' отсутствует, ее контраст будет проигнорирован

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
ru: использование type = "numeric" с зависимой переменной-фактором будет пропущено

en: invalid response type
ru: неправильный тип отклика

en: invalid 'data' argument
ru: недопустимый аргумент 'data'

en: all times contain an NA
ru: все времена содержат NA

en: missing values in object
ru: пропущенные значения в объекте

en: invalid argument 'omit'
ru: недопустимый аргумент 'omit'

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
ru: 'print.level' должен быть в {0,1,2}

en: 'interval' must be a vector of length 2
ru: 'interval' должен быть вектором длины 2

en: lower < upper  is not fulfilled
ru: lower < upper не выполнено

en: f.lower = f(lower) is NA
ru: f.lower = f(lower) -- это NA

en: f.upper = f(upper) is NA
ru: f.upper = f(upper) -- это NA

en: invalid 'extendInt'; please report
ru: неправильный 'extendInt'; пожалуйста, сообщите

en: no sign change found in %d iterations
ru: изменений знака не найдено за %d итераций

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
ru: не удалось расширить конечные точки интервалов для f(lower) * f(upper) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
ru: f() значений на концевых точках не противоположного знака

en: convergence problem in zero finding:
ru: проблема сходимости к нулю:

en: 'control' argument must be a named list
ru: аргумент 'control' должен быть именованным списком

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
ru: логический аргумент 'hessian' не разрешен. См. документацию.

en: 'params' has wrong length
ru: у 'params' неправильная длина

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
ru: 'varying' должен быть в пределах seq_along(pars)

en: 'varying' has wrong length
ru: у 'varying' неправильная длина

en: 'varying' must be logical, integer or character
ru: 'varying' должен быть текстовым, целочисленным или логическим

en: invalid argument to 'getProfile'
ru: неправильный аргумент для 'getProfile'

en: cannot recognize parameter name
ru: не могу распознать имя параметра

en: levels truncated to positive values only
ru: уровни укорочены до только положительных значений

en: invalid  'attr(rhs, "gradient")'
ru: неправильный 'attr(rhs, "gradient")'

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
ru: setVarying : длина 'vary' должна соответствовать длине параметров

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
ru: сингулярная градиентная матрица в оценке начальных параметров

en: 'data' must be a list or an environment
ru: 'data' должны быть списком либо окружением

en: no starting values specified
ru: не заданы стартовые значения

en: parameters without starting value in 'data': %s
ru: параметры без стартового значения в 'data': %s

en: no parameters to fit
ru: нет параметров для подгонки

en: argument 'subset' will be ignored
ru: аргумент 'subset' будет пропущен

en: argument 'na.action' will be ignored
ru: аргумент 'na.action' будет пропущен

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
ru: верхние и нижние границы игнорируются, пока не algorithm = "port"

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
ru: не могу высчитать REML логарифм функции правдоподобия для объектов "nls"

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
ru: anova определена только для последовательностей "nls"-объектов

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
ru: 'anova' определена только для последовательностей "nls"-объектов

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
ru: формула '%s' должна быть в виде '~expr'

en: '%s' cannot be of mode '%s'
ru: '%s' не может быть моды '%s'

en: a two-sided formula is required
ru: нужна двусторонняя формула

en: not enough groups
ru: недостаточно групп

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
ru: границы можно использовать только в методе L-BFGS-B (или Brent)

en: unknown names in control:
ru: неизвестные имена в директиве:

en: read the documentation for 'trace' more carefully
ru: читайте документацию по 'trace' внимательнее

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
ru: 'trace != 0' нуждается в 'REPORT >= 1'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
ru: метод L-BFGS-B использует 'factr' (и 'pgtol') вместо 'reltol' и 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
ru: одномерная оптимизация методом Нелдера-Мида ненадежна:
    используйте "Brent" или прямо optimize()

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
ru: метод = "Brent" доступен только для одномерной оптимизации

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
ru: 'lower' и 'upper' должны быть конечными значениями

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
ru: слияние SD несовместимо с парными тестами

en: 'x' must have 2 columns
ru: 'x' должен иметь 2 колонки

en: 'x' and 'n' must have the same length
ru: 'x' и 'n' должны иметь одинаковую длину

en: too few groups
ru: слишком мало групп

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
ru: наблюдения с единичной трансляцией не рисую:
     %s

en: use only with "lm" objects
ru: используется только с "lm"-объектами

en: 'which' must be in 1:6
ru: 'which' должен быть в пределах 1:6

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
ru: 'id.n' должен быть в пределах {1,..,%d}

en: y is empty or has only NAs
ru: y пусто или включает лишь NAs

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
ru: все hat-значения (leverages) = %s
     и здесь нет факторов-предикторов; нет графика N 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
ru: 'x' и 'T' имеют несовместимую длину

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
ru: 'x' должен быть конечным, неотрицательным и целым

en: 'T' must be nonnegative
ru: 'T' должен быть неотрицательным

en: not enough data
ru: недостаточно данных

en: the case k > 2 is unimplemented
ru: случай k > 2 не реализован

en: 'r' must be a single positive number
ru: 'r' должно быть одним положительным числом.

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
ru: в точности один из 'n', 'delta', 'sd', 'power', 'sig.level' должен быть NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
ru: в точности один из of 'n', 'p1', 'p2', 'power', 'sig.level' должен быть NULL

en: No p1 in [0, p2] can be found to achieve the desired power
ru: Не найдены p1 в [0, p2], нужные для достижения желаемой мощности

en: No p2 in [p1, 1] can be found to achieve the desired power
ru: Не найдены p2 в [p1, 1], нужные для достижения желаемой мощности

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
ru: Не найден уровень значимости [0, 1], чтобы достичь желаемой мощности

en: '%s' must be numeric in [0, 1]
ru: '%s' должен быть числом в [0, 1]

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
ru: в точности один из 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', 'sig.level' должен быть NULL

en: number of groups must be at least 2
ru: количество групп должно быть по крайней мере 2

en: number of observations in each group must be at least 2
ru: количество наблюдений в каждой группе должно быть как минимум 2

en: 'nterms' is missing with no default
ru: 'nterms' пропущен, умолчаний нет

en: 'ppr' applies only to numerical variables
ru: 'ppr' применяется только к числовым переменным

en: mismatched 'x' and 'y'
ru: не соответствующие 'x' и 'y'

en: wrong number of columns in 'x'
ru: неправильное количество колонок в 'x'

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
ru: не могу отмасштабировать постоянную/нулевую колонку с единичной дисперсией

en: PCA applies only to numerical variables
ru: анализ главных компонент применим только к числовым переменным

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
ru: нет доступных вкладов: подгоняю еще раз с 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
ru: 'newdata' должна быть матрицей или таблицей данных

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
ru: у 'newdata' нет именованных колонок, соответствующих одной или более исходным колонкам

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
ru: 'newdata' не имеет правильного количества колонок

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
ru: указаны и 'x', и 'covmat': 'x' будет пропущено

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
ru: 'princomp' может быть использовано только если наблюдений больше чем переменных

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
ru: не могу использовать 'cor=TRUE' с постоянной переменной

en: covariance matrix is not non-negative definite
ru: ковариационная матрица не является неотрицательно определенной

en: argument does not include a 'qr' component
ru: аргумент не включает компонент 'qr'

en: argument does not include an 'effects' component
ru: аргумент не включает компонент 'effects'

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
ru: 'proj' для множественных откликов не реализован

en: table 'x' should have 2 entries
ru: таблица 'x' должна иметь два компонента

en: elements of 'n' must be positive
ru: элементы 'n' должны быть положительны

en: elements of 'x' must be nonnegative
ru: элементы 'x' должны быть неотрицательны

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
ru: элементы 'x' не должны быть больше, чем элементы 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
ru: 'p' должен иметь ту же длину, что и 'x' и 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
ru: элементы 'p' должны быть в (0,1)

en: 'conf.level' is not a probability
ru: 'conf.level' должен быть вероятностью

en: 'formula' missing
ru: 'formula' пропущена

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
ru: 'type' должен быть 1 или 3 для упорядоченных факторов

en: (unordered) factors are not allowed
ru: (неупорядоченные) факторы не разрешены

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
ru: пропущенные значения и NaNs не разрешены если 'na.rm' = FALSE

en: 'probs' outside [0,1]
ru: 'probs' вне [0,1]

en: invalid argument 'n'
ru: неправильный аргумент 'n'

en: invalid argument 'r'
ru: неправильный аргумент 'r'

en: invalid argument 'c'
ru: неправильный аргумент 'c'

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
ru: аргументы 'r' и 'c' должны иметь одинаковые суммы

en: 'relevel' only for (unordered) factors
ru: 'relevel' -- только для (неупорядоченных) факторов

en: 'relevel' only for unordered factors
ru: 'relevel' -- только для неупорядоченных факторов

en: 'ref' must be of length one
ru: 'ref' должен быть длиной один

en: 'ref' must be an existing level
ru: 'ref' должен быть существующим уровнем

en: ref = %d must be in 1L:%d
ru: ref = %d должен быть в пределах 1L:%d

en: failed to guess time-varying variables from their names
ru: не получилось создать временнЫе переменные из их имен

en: 'varying' arguments must be the same length
ru: аргументы 'varying' должны быть одной длины

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
ru: 'lengths(varying)' все должны соответствовать 'length(times)'

en: 'idvar' must uniquely identify records
ru: 'idvar' должна определять записи единственным образом

en: there are records with missing times, which will be dropped.
ru: здесь есть записи с пропущенными временами, они будут сброшены.

en: some constant variables (%s) are really varying
ru: некоторая постоянная переменная (%s) на самом деле варьирует

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
ru: нет атрибута 'reshapeWide', надо задать 'varying'

en: 'varying' must be nonempty list or vector
ru: 'varying' должен быть непустым списком или вектором

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
ru: длина 'v.names' не делится без остатка длиной 'varying'

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
ru: длина 'varying' должна быть произведением длины 'v.names' и длины 'times'

en: 'k' must be positive
ru: 'k' должен быть положителен

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
ru: 'k' должен быть нечетным!  Изменяю 'k' на %d

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
ru: 'k' больше 'n'!  Изменяю 'k' на %d

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
ru: диапазон 'k' должен быть >= 1 и нечетным!

en: argument 'object' has an impossible length
ru: аргумент 'object' имеет невозможную длину

en: right-hand side of formula is not a call
ru: правая сторона формулы не является вызовом функции

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
ru: не найдено метода 'getInitial' для объектов "%s"

en: sample size must be between 3 and 5000
ru: размер выборки должен быть между 3 и 5000

en: all 'x' values are identical
ru: все значения 'x' равны

en: attempt to smooth non-numeric values
ru: попытка сгладить нечисловые значения

en: attempt to smooth NA values
ru: попытка сгладить пропущенные значения

en: invalid 'endrule' argument
ru: недопустимый аргумент 'endrule'

en: invalid 'control.spar'
ru: неправильный 'control.spar'

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
ru: пропущенные или бесконечные значения не разрешены во вводе

en: invalid number of points
ru: неправильное число точек

en: lengths of 'x' and 'w' must match
ru: длины 'x' и 'w' должны соответствовать

en: all weights should be non-negative
ru: все веса должны быть неотрицательны

en: some weights should be positive
ru: некоторые веса должны быть положительны

en: 'tol' must be strictly positive and finite
ru: 'tol' должен быть ненулевым положительным и конечным

en: invalid 'keep.stuff'
ru: неправильный 'keep.stuff'

en: need at least four unique 'x' values
ru: нужны как минимум 4 уникальных значения 'x'

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
ru: 'cv' не может быть NA в случае, когда указан 'df'

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
ru: кросс-валидация с неуникальными значениями 'x' выглядит сомнительно

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
ru: Числовые 'all.knots' должны лишь увеличиваться

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
ru: 'all.knots' -- это вектор узлов; значение 'nknots' проигнорировано

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
ru: числовые 'all.knots' должны покрывать [0,1] (= трансформированный разброс данных)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
ru: 'all.knots' выставлено в TRUE; значение 'nknots' проигнорировано

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
ru: 'nknots' должен быть числом (в пределах {1,..,n})

en: 'nknots' must be at least 1
ru: 'nknots' должен быть по меньшей мере 1

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
ru: не могу использовать внутренних узлов больше, чем уникальных значений 'x'

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
ru: нельзя определять и 'spar', и 'lambda'

en: 'spar' must be of length 1
ru: 'ref' должен быть единичной длины

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
ru: не использую неправильный df; нужно, чтобы 1 < df <= n := #{unique x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
ru: NA lev[]; возможно, сглаживающий параметр 'spar' слишком велик!

en: setting df = 1  __use with care!__
ru: устанавливаю df = 1  __использовать с осторожностью!__

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
ru: нужен результат smooth.spline(keep.data=TRUE)

en: type = "partial" is not yet implemented
ru: тип = "partial" пока не разработан

en: not a valid "smooth.spline" object
ru: неправильный объект "smooth.spline"

en: 'span' must be between 0 and 1.
ru: 'span' должен быть между 0 и 1.

en: 'y' must be numeric vector
ru: 'y' должен быть числовым вектором

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
ru: количество наблюдений в 'x' и 'y' должно соответствовать.

en: number of weights must match number of observations.
ru: количество весов должно соответствовать количеству наблюдений.

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
ru: 'x' должен быть между 0 и 1 для периодического сглаживания

en: no finite observations
ru: нет конечных наблюдений

en: 'p' must be between 0 and 0.5
ru: 'p' должен быть между 0 и 0.5

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
ru: длина 'p' должна быть 1 или равна количеству колонок 'x'

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
ru: 'x' должен быть временным рядом или подгонкой ar()

en: must specify 'spans' or a valid kernel
ru: надо указать 'spans' или правильное ядро

en: coverage probability out of range [0,1)
ru: покрывающая вероятность вне [0,1)

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
ru: spline: первое и последнее значения y различны -- использую y[1] для обоих

en: 'y' must be increasing or decreasing
ru: 'y' должно только увеличиваться или уменьшаться

en: 'spline' requires n >= 1
ru: 'spline' требует n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
ru: spline: первое и последнее значения y различны -- использую y[1L] для обоих

en: 'deriv' must be between 0 and 3
ru: 'deriv' должно быть между 0 и 3

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
ru: 'x' должно *только* увеличиваться (не - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
ru: stepfun: 'x' должен быть упорядочен по возрастанию

en: 'x' must have length >= 1
ru: 'x' должен иметь длину >= 1

en: 'y' must be one longer than 'x'
ru: 'y' должен быть длиннее чем 'x'

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
ru: нет доступного метода 'as.stepfun' для 'x'

en: not a valid step function
ru: неправильная шаговая функция

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
ru: 'plot.stepfun' вызван с неправильным типом аргумента 'x'

en: %s must be 0 or 1
ru: %s должен быть 0 или 1

en: only univariate series are allowed
ru: только одномерные серии разрешены

en: series is not periodic or has less than two periods
ru: серия не периодическая или имеет менее чем два периода

en: unknown string value for s.window
ru: неизвестное значение строки для 's.window'

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
ru: 'cutpoints' должны быть уникальны в пределах 0 < cuts < 1, но они =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
ru: 'cutpoints' должны быть уникальны, но они =

en: 'x' must be between -1 and 1
ru: 'x' должен быть между -1 и 1

en: 'x' must be between %s and %s
ru: 'x' должен быть между %s и %s

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
ru: количество 'cutpoints' должно быть на один меньше, чем количество символов

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
ru: количество 'cutpoints' должно быть на один больше, чем количество символов

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
ru: надо 2 'symbols' для логического аргумента 'x'

en: invalid 'abbr.colnames'
ru: неправильный 'abbr.colnames'

en: 'mu' must be a single number
ru: 'mu' должен быть единичным числом

en: 'y' is missing for paired test
ru: 'y' пропущено для парного теста

en: data are essentially constant
ru: данные абсолютно константны

en: cannot use 'paired' in formula method
ru: не могу использовать 'paired' в методе для формулы

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
ru: 'main' должен быть TRUE, FALSE, NULL или текст (вектор).

en: x is not a vector or univariate time series
ru: x не является вектором или одномерным временным рядом

en: singularities in regression
ru: сингулярности в регрессии

en: 'ts' object must have one or more observations
ru: 'ts'-объект должен иметь одно или более наблюдений

en: 'start' cannot be after 'end'
ru: 'start' не может быть после 'end'

en: 'end' must be a whole number of cycles after 'start'
ru: 'end' должен быть целым числом, количеством циклов после 'start'

en: no time series supplied
ru: не указаны временные ряды

en: not all series have the same frequency
ru: не все серии имеют одинаковую частоту

en: not all series have the same phase
ru: не все серии имеют одинаковую фазу

en: non-intersecting series
ru: непересекающиеся серии

en: non-time series not of the correct length
ru: временные ряды некорректной длины

en: time series contains internal NAs
ru: временные ряды содержат внутренние NAs

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
ru: серии повреждены, атрибут 'tsp' отсутствует

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
ru: серии повреждены: длина %d с 'tsp' подразумевает %d

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
ru: не могу нарисовать больше чем 10 серий как "multiple"

en: scatter plots only for univariate time series
ru: точковые графики -- только для одномерных временных рядов

en: 'xy.labels' must be logical or character
ru: 'xy.labels' должны быть символами или логическими

en: 'frequency' and 'deltat' are both not NULL and are inconsistent
ru: 'frequency' и 'deltat' оба не NULL и несовместимы

en: 'frequency' not changed
ru: 'frequency' не изменилась

en: bad value for 'start'
ru: неправильное значение для 'start'

en: 'start' value not changed
ru: значение 'start' не изменилось

en: bad value for 'end'
ru: неправильное значение для 'end'

en: 'end' value not changed
ru: значение 'end' не изменилось

en: extending time series when replacing values
ru: увеличиваю временной ряд во время замены значений

en: times to be replaced do not match
ru: времена для замены не соответствуют

en: no replacement values supplied
ru: не указаны замены

en: too many replacement values supplied
ru: указано слишком много заменяющих значений

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
ru: указанное количество значений не является множителем количества значений, которые надо заменить

en: only replacement of elements is allowed
ru: разрешены только замены элементов

en: 'model' must be list
ru: 'model' должна быть списком

en: 'n' must be strictly positive
ru: 'n' должен быть ненулевым положительным

en: 'ar' part of model is not stationary
ru: 'ar'-часть модели нестационарна

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
ru: исходное 'n.start' должно быть длиной с 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
ru: 'model$order' должна быть длины 3

en: inconsistent specification of 'ar' order
ru: противоречивое указание на порядок 'ar'

en: inconsistent specification of 'ma' order
ru: противоречивое указание на порядок 'ma'

en: number of differences must be a positive integer
ru: количество различий должно быть положительным целым числом

en: need an object with call component
ru: нужен объект с компонентом 'call'

en: 'ratio' must be a single positive number
ru: 'ratio' должно быть одним положительным числом.

en: 'x' and 'w' must have the same length
ru: 'x' и 'w' должны иметь одинаковую длину

en: not enough (non-missing) 'x' observations
ru: недостаточно (не-пропущенных) данных 'x'

en: requested conf.level not achievable
ru: заданный доверительный интервал не достигаем

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
ru: не могу высчитать доверительный интервал, когда все наблюдения нулевые или связаны

en: cannot compute exact confidence interval with ties
ru: совпадающие значения: не могу высчитать точный доверительный интервал

en: cannot compute exact p-value with zeroes
ru: не могу высчитать точное p-значение при наличии нулей

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
ru: не могу высчитать точный доверительный интервал при наличии нулей

en: Requested conf.level not achievable
ru: Заданный доверительный интервал не достигнут

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
ru: не могу высчитать доверительный интервал, когда все наблюдения связаны

en: %s applies only to two-way tables
ru: %s применим только к двухвходовым таблицам

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки асимптотической модели регрессии

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
ru: не могу подогнать асимптотическую модель регрессии для этих данных

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
ru: слишком мало наблюдений для подгонки асимптотической модели регрессии

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки модели 'asympOff'

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки модели 'asympOrig'

en: too few distinct input values to fit a biexponential
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки модели 'biexponential'

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
ru: надо, чтобы длина отклика = длине второго аргумента 'SSfol'

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
ru: нужны как минимум 4 наблюдения, чтобы подогнать модель 'SSfol'

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки логистической модели с 4 параметрами

en: too few distinct input values to fit a logistic model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки логистической модели

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки модели Michaelis-Menten

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки модели Gompertz

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
ru: слишком мало различающихся входных значений для подгонки модели 'Weibull growth'

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
ru: все значения 'x' должны быть неотрицательными, чтобы подогнать модель 'Weibull growth'

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
ru[0]: использую %d/%d строку из комбинированного выравнивания
ru[1]: использую %d/%d строки из комбинированного выравнивания
ru[2]: использую %d/%d строк из комбинированного выравнивания

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
ru[0]: нижняя область действия имеет выражение %s, не включенное в модель
ru[1]: нижняя область действия имеет выражения %s, не включенные в модель
ru[2]: нижняя область действия имеет выражения %s, не включенные в модель

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
ru[0]: нижняя область действия имеет выражение %s, не включенное в модель
ru[1]: нижняя область действия имеет выражения %s, не включенные в модель
ru[2]: нижняя область действия имеет выражения %s, не включенные в модель

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
ru[0]: здесь %d ошибочных выражения: разрешено лишь одно
ru[1]: здесь %d ошибочных выражения: разрешено лишь одно
ru[2]: здесь %d ошибочных выражений: разрешено лишь одно

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
ru[0]: неизвестное имя %s в 'split'-списке
ru[1]: неизвестные имена %s в 'split'-списке
ru[2]: неизвестные имена %s в 'split'-списке

en: extra argument %s is not of class "%s" | extra arguments %s are not of class "%s"
ru[0]: дополнительный аргумент %s не класса "%s"
ru[1]: дополнительные аргументы %s не класса "%s"
ru[2]: дополнительные аргументы %s не класса "%s"

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
ru[0]: %d фактор -- это слишком много для %d переменных
ru[1]: %d факторов слишком много для %d переменных
ru[2]: %d факторов слишком много для %d переменных

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
ru[0]: 'start' должен иметь %d строку
ru[1]: 'start' должен иметь %d строки
ru[2]: 'start' должен иметь %d строк

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
ru[0]: не могу оптимизировать, начиная с этого стартового значения
ru[1]: не могу оптимизировать, начиная с этих стартовых значений
ru[2]: не могу оптимизировать, начиная с этих стартовых значений

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
ru[0]: 'init' должен иметь %d колонку
ru[1]: 'init' должен иметь 1 или %d колонки
ru[2]: 'init' должен иметь одну или %d колонок

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
ru[0]: матрица X имеет ранг %d, но только %d наблюдение
ru[1]: матрица X имеет ранг %d, но только %d наблюдения
ru[2]: матрица X имеет ранг %d, но только %d наблюдений

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
ru[0]: не сошлось за %d итерацию
ru[1]: не сошлось за %d итерации
ru[2]: не сошлось за %d итераций

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
ru[0]: %d пропущенное значение удалено
ru[1]: %d пропущенных значения удалено
ru[2]: %d пропущенных значений удалено

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
ru[0]: 'X'-матрица имеет %d отклик (строку)
ru[1]: 'X'-матрица имеет %d отклика (строки)
ru[2]: 'X'-матрица имеет %d откликов (строк)

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
ru[0]: 'Y' вызвал %d отклик (строку)
ru[1]: 'Y' вызвал %d отклика (строки)
ru[2]: 'Y' вызвал %d откликов (строк)

en: only %d case | only %d cases
ru[0]: но только %d случай
ru[1]: но только %d случая
ru[2]: но только %d случаев

en: but %d variable | but %d variables
ru[0]: но только %d переменную
ru[1]: но только %d переменных
ru[2]: но только %d переменных

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
ru[0]: medpolish() не сошелся в %d итерацию
ru[1]: medpolish() не сошелся в %d итерации
ru[2]: medpolish() не сошелся в %d итераций

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
ru[0]: 'start' должен иметь %d строк
ru[1]: 'newdata' должна иметь %d строки
ru[2]: 'newdata' должна иметь %d строк

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
ru[0]: но найденная переменная имеет %d строку
ru[1]: но найденная переменная имеет %d строки
ru[2]: но найденная переменная имеет %d строк

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
ru[0]: у фактора %s есть новый уровень %s
ru[1]: у фактора %s есть новые уровни %s
ru[2]: у фактора %s есть новые уровни %s

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
ru[0]: %d пропущенное наблюдение удалено
ru[1]: %d пропущенных наблюдений удалены
ru[2]: %d пропущенных наблюдений удалены

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
ru[0]: _НЕ_ сошлось за %d итерацию
ru[1]: _НЕ_ сошлось за %d итерации
ru[2]: _НЕ_ сошлось за %d итераций

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
ru[0]: нераспознанный контрольный элемент с именем %s пропущен
ru[1]: нераспознанные контрольные элементы с именами %s пропущены
ru[2]: нераспознанные контрольные элементы с именами %s пропущены

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
ru[0]: подгонка параметра %s безо всяких переменных
ru[1]: подгонка параметров %s безо всяких переменных
ru[2]: подгонка параметров %s безо всяких переменных

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
ru[0]: параметр %s не встречается в формуле модели
ru[1]: параметры %s не встречаются в формуле модели
ru[2]: параметры %s не встречаются в формуле модели

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
ru[0]: %d наблюдение с NA, NaN и/или Inf удалено
ru[1]: %d наблюдения с NAs, NaNs и/или Infs удалены
ru[2]: %d наблюдений с NAs, NaNs и/или Infs удалены

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
ru[0]: 'start.innov' слишком короткий: нужно %d точку
ru[1]: 'start.innov' слишком короткий: нужно %d точки
ru[2]: 'start.innov' слишком короткий: нужно %d точек
