R-4.5.0 - en to de translation catalogue (789 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
de: Modelle sind nicht alle mit der gleichen Datensatzgröße angepasst worden

en: empty model supplied
de: leeres Modell angegeben

en: 'acf' must be of length two or more
de: 'acf' muss Länge zwei oder mehr haben

en: object not interpretable as a factor
de: Objekt kann nicht als Faktor interpretiert  werden

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
de: kann kein Modell ohne Level anpassen ('alpha' darf nicht 0 oder FALSE sein).

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
de: 'alpha', 'beta' und 'gamma' müssen im Einheitsintervall liegen

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
de: Daten müssen für den multiplikativen Holt-Winters ungleich 0 sein

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
de: benötige zumindest 2 Perioden, um saisonale Startwerte zu berechnen

en: invalid length(x)
de: unzulässige length(x)

en: optimization difficulties: %s
de: Schwierigkeiten bei Optimierung: %s

en: optimization failure
de: Optimierung fehlgeschlagen

en: time series has no or less than 2 periods
de: Zeitreihe hat keine oder weniger als 2 Perioden

en: the series is entirely NA
de: Zeitreihe besteht ausschließlich aus NA

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
de: Frequenz muss für BSM eine positive, ganze Zahl >= 2 sein

en: only implemented for univariate time series
de: nur für univariate Zeitreihen implementiert

en: 'x' must be numeric
de: 'x' muss numerisch sein

en: the first value of the time series must not be missing
de: der erste Wert der Zeitreihe darf nicht fehlen

en: all parameters were fixed
de: alle Parameter wurden festgelegt

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
de: evtl. Konvergenzproblem: 'optim' lieferte Kode = %d und Nachricht %s

en: no factors in the fitted model
de: keine Faktoren im angepassten Modell

en: 'which' specified no factors
de: 'which' spezifizierte keine Faktoren

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
de: 'which' spezifiziert einige Nicht-Faktoren, diese werden nicht beachtet

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
de: 'sampleT' und 'nser' müssen ganzzahlig sein

en: 'lag.max' must be at least 0
de: 'lag.max' muss mindestens 0 sein

en: 'lag.max' must be at least 1
de: 'lag.max' muss mindestens 1 sein

en: x$lag must have at least 1 column
de: x$lag muss mindestens 1 Spalte haben

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
de: kann ci.type="ma" nur benutzen, wenn lag gleich 0 ist

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
de: Seite [%d,%d]: i=%s; j=%s

en: univariate time series only
de: nur univariate Zeitreihen

en: no terms in scope
de: keine Terme im Scope

en: no terms in scope for adding to object
de: keine Terme im Scope, die zum Objekt hinzugefügt werden können

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
de: Anzahl der benutzten Zeilen hat sich geändert: entferne fehlende Werte?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
de: Modellselektion auf einem im Wesentlichen perfekten Fit ist Unsinn

en: F test assumes quasi%s family
de: F-Test unterstellt quasi%s Familie

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
de: keine 'add1' Methode für "mlm" Modelle implementiert

en: scope is not a subset of term labels
de: Scope ist keine Teilmenge der Labels des Terms

en: no 'drop1' method for "mlm" models
de: keine 'drop1' Methode für "mlm" Modelle

en: F test assumes 'quasi%s' family
de: F-Test unterstellt 'quasi%s' Familie

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
de: AIC ist für dieses Modell nicht definiert, deshalb kann 'step' nicht fortfahren

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
de: AIC ist -Inf für dieses Modell, deshalb kann 'step' nicht fortfahren

en: 'A' must be an array or table
de: 'A' muss ein Array oder eine Tabelle sein

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
de: Länge von FUN, %d,
     entspricht nicht der Länge der Ränder, %d

en: no rows to aggregate
de: keine Zeile für die Aggregation

en: 'by' must be a list
de: 'by' muss eine Liste sein

en: arguments must have same length
de: Argumente müssen dieselbe Länge haben

en: argument 'x' is  missing -- it has been renamed from 'formula'
de: Argument 'x' fehlt -- es ist in 'formula' umbenannt worden

en: argument 'x' must be a formula
de: Argument 'x' muss eine Formal sein

en: formula 'x' must have both left and right hand sides
de: Formel 'x'' benötigt sowohl eine linke als auch eine rechte Seite

en: cannot change frequency from %g to %g
de: kann die Frequenz nicht von %g nach %g ändern

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
de: 'x' muss eine Koeffizientenmatrix oder Dataframe sein

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
de: option "show.coef.Pvalues" ist unzulässig: nehme TRUE an

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
de: 'P.values' ist TRUE, aber 'has.Pvalue' nicht

en: wrong k / cs.ind
de: falsches k / cs.ind

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
de: Option "show.signif.stars" ist unzulässig: nehme TRUE an

en: 'anova' object must have colnames
de: 'anova' Objekt muss Spaltennamen haben

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
de: 'conf.level' muss eine einzelne Zahl zwischen 0 und 1 sein

en: not enough 'x' observations
de: nicht genug 'x' Beobachtungen

en: not enough 'y' observations
de: nicht genug 'y' Beobachtungen

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
de: Stichproben unterscheiden sich in der Lage: kann keinen Konfidenzbereich angeben, gebe NA zurück

en: cannot compute confidence set, returning NA
de: kann keinen Konfidenzbereich berechnen, gebe NA zurück

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
de: kann keinen asymptotischen Konfidenzbereich oder Schätzer berechnen

en: cannot compute estimate, returning NA
de: kann keinen Schätzer berechnen, gebe NA zurück

en: cannot compute exact p-value with ties
de: kann bei Bindungen keinen exakten p-Wert berechnen

en: cannot compute exact confidence interval with ties
de: kann bei Bindungen das exakte Konfidenzintervall nicht berechnen

en: 'formula' missing or incorrect
de: 'formula' fehlt oder ist falsch

en: grouping factor must have exactly 2 levels
de: Gruppierender Faktor muss genau zwei Stufen haben

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
de: Gewichte werden in einer multistratum ANOVA-Anpassung nicht unterstützt

en: Error() model is singular
de: Error() Modell ist singulär

en: the 'split' argument must be a list
de: das 'split' Argument muss eine Liste sein

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
de: 'coef' muss einen Kontrast definieren, also insbsondere Summe = 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
de: 'coef' muss dieselbe Länge wie 'contrast.obj' haben

en: each element of '%s' must be logical
de: jedes Element von '%s' muss boolesch sein

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
de: der definierte Kontrast ist leer (kein Element ist TRUE)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
de: Spalten eines 'contrast.obj' muss einen Kontrast definieren (Summe = 0)

en: no degrees of freedom for residuals
de: kein Freiheitsgrad für die Residuen

en: 'object' does not include an error 'qr' component
de: 'object' enthält keine Fehlerkomponente 'qr'

en: Refitting model to allow projection
de: Modellneuanpassung, um Projektion zu ermöglichen

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
de: Spalten von 'contrast.obj' müssen einen Kontrast definieren (Summe = 0)

en: 'ties' is not "ordered", a function, or list(<string>, <function>)
de: 'ties' sind weder "ordered", noch eine Funktion, noch list(<string>, <function>)

en: collapsing to unique 'x' values
de: Reduktion auf einmalige 'x' Werte

en: invalid interpolation method
de: unzulässige Interpolationsmethode

en: need at least two non-NA values to interpolate
de: benötige mindestens zwei nicht-NA Werte zur Interpolation

en: zero non-NA points
de: keine nicht-NA Punkte

en: 'approx' requires n >= 1
de: 'approx' verlangt n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
de: NAs in 'x' müssen zeilenweise dieselben sein

en: 'order.max' must be >= 1
de: 'order.max' muss >= 1 sein

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
de: 'order.max' muss kleiner sein als 'n.obs'

en: zero-variance series
de: Serie mit Varianz Null

en: 'n.ahead' must be at least 1
de: 'n.ahead' muss mindestens 1 sein

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
de: Anzahl von Reihen in 'object' und 'newdata' passen nicht

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
de: 'se.fit' für multivariate Modelle noch nicht implementiert

en: MLE only implemented for univariate series
de: MLE nur für univariate Zeitreihen implementiert

en: 'order.max' must be >= 0
de: 'order.max' muss >= 0 sein

en: 'order.max' must be < 'n.used'
de: 'order.max' muss kleiner sein als 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
de: 'order' muss ein nicht-negativer numerischer Vektor der Länge 3 sein

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
de: 'seasonal' muss eine Liste mit einer Komponenete 'order' sein

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
de: 'seasonal$order' muss ein nicht-negativer numerischer Vektor der Länge 3 sein

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
de: Längen von 'x' und 'xreg' stimmen nicht überein

en: wrong length for 'fixed'
de: falsche Länge für 'fixed'

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
de: einige AR Parameter wurden festgelegt: setze transform.pars = FALSE

en: too few non-missing observations
de: zu wenige nicht-fehlende Werte

en: 'init' is of the wrong length
de: 'init' hat falsche Länge

en: non-stationary AR part
de: nicht-stationärer AR Teil

en: non-stationary seasonal AR part
de: nicht-stationärer saisonaler AR Teil

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
de: evtl. Konvergenzproblem: optim lieferte Kode = %d

en: non-stationary AR part from CSS
de: nicht stationärer AR Teil aus CSS

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
de: nicht-stationärer saisonaler AR Teil aus CSS

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
de: 'xreg' und 'newxreg' haben verschiedene Anzahl von Spalten

en: MA part of model is not invertible
de: MA Teil des Modells ist nicht invertierbar

en: seasonal MA part of model is not invertible
de: saisonaler MA Teil des Modells ist nicht invertierbar

en: invalid 'SSinit'
de: unzulässiges 'SSinit'

en: converting non-invertible initial MA values
de: konvertiere nicht-invertierbare initiale MA Werte

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
de: einige ARMA Parameter wurden festgelegt: setze transform.pars = FALSE

en: 'xreg' is collinear
de: 'xreg' ist kollinear

en: NAs present: setting 'delta' to -1
de: NAs vorhanden: setze 'delta' auf -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
de: tranformierte ARMA Parameter wurden festgelegt

en: need at least 2 data points
de: benötige zumindest 2 Datenpunkte

en: invalid 'x'
de: unzulässiges 'x'

en: invalid 'nb'
de: unzulässiges 'nb'

en: no solution in the specified range of bandwidths
de: keine Lösung im angegebenen Bandbreitenbereich

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
de: vergrößere bw.SJ() Suchintervall (%d) auf [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
de: Minimum trat am Rand des Bereichs auf

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
de: 'x' muss eine Liste mit höchstens 2 Elementen sein

en: 'x' and 'g' must have the same length
de: 'x' und 'g' müssen dieselbe Länge haben

en: all observations are in the same group
de: alle Beobachtungen sind in derselben Gruppe

en: there must be at least 2 observations in each group
de: es müssen zumindest 2 Beobachtungen in jeder Gruppe sein

en: 'formula' should be of the form response ~ group
de: 'formula' sollte von der Art response ~ group sein

en: 'x' must be nonnegative and integer
de: 'x' muss nicht-negativ und ganzzahlig sein

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
de: 'n' muss eine positive, ganze Zahl >= 'x' sein

en: incorrect length of 'x'
de: unzulässige Länge von 'x'

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
de: 'p' muss eine einzelne Zahl zwischen 0 und 1 sein

en: length of choices must be 2
de: Länge der Auswahl muss 2 sein

en: object '%s' has no scores
de: Objekt '%s' hat keine Scores

en: 'scale' is outside [0, 1]
de: 'scale' ist nicht aus [0, 1]

en: biplots are not defined for complex PCA
de: Biplots sind für komplexe PCA nicht definiert

en: unequal number of rows in 'cancor'
de: ungleiche Anzahl von Zeilen in 'cancor'

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
de: Dimension 0 in 'x' oder 'y'

en: 'x' has rank 0
de: 'x' hat Rang 0

en: 'y' has rank 0
de: 'y' hat Rang 0

en: 'x' and 'y' must have the same length
de: 'x' und 'y' müssen dieselbe Länge haben

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
de: 'x' und 'y' müssen mindestens 2 Stufen haben

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
de: alle Einträge von 'x' müssen nicht-negativ und endlich sein

en: at least one entry of 'x' must be positive
de: mindestens ein Eintrag von 'x' muss positiv sein

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
de: kann keinen simulierten p-Wert mit 0 Rändern berechnen

en: 'x' must at least have 2 elements
de: 'x' muss mindestens 2 Elemente haben

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
de: 'x' und 'p' müssen dieselbe Anzahl von Elementen haben

en: probabilities must be non-negative.
de: Wahrscheinlichkeiten müssen nicht-negativ sein

en: probabilities must sum to 1.
de: Wahrscheinlichkeiten müssen sich zu 1 addieren

en: Chi-squared approximation may be incorrect
de: Chi-Quadrat-Approximation kann inkorrekt sein

en: NA values not allowed in 'd'
de: NAs sind in 'd' nicht erlaubt

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
de: eig=TRUE wird verworfen, wenn list.=FALSE

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
de: x.ret=TRUE wird verworfen, wenn list.=FALSE

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
de: Distanzen müssen Ergebnisse von 'dist' oder eine quadratische Matrix sein

en: invalid value of %s
de: unzulässige Wert für %s

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
de: 'k' muss in {1, 2, .. n-1} liegen

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
de: nur %d der ersten %d Eigenwerte sind > 0

en: Waiting for profiling to be done...
de: Warte auf das Profiling ...

en: Reprofiling for
de: Re-Profiling für

en: initial value is not in the interior of the feasible region
de: Startwert nicht im Inneren der zulässigen Region

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
de: Barrier-Algorithmus konvergierte nicht in maximaler Iterationszahl

en: Objective function increased at outer iteration %d
de: Zielfunktion angestiegen bei der äußeren Iteration %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
de: Zielfunktion gefallen bei der äußeren Iteration %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
de: Kontraste für %d Freiheitsgrade nicht definiert

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
de: orthognonale Polynome können für %d Freiheitsgrade nicht genau genug dargestellt werden

en: 'scores' argument is of the wrong length
de: 'scores' Argument hat falsche Länge

en: 'scores' must all be different numbers
de: 'scores' müssen alles unterschiedliche Zahlen sein

en: 'degree' must be at least 1
de: 'degree' muss mindestens 1 sein

en: missing values are not allowed in 'poly'
de: fehlende Werte in 'poly' nicht zugelassen

en: 'degree' must be less than number of unique points
de: 'degree' muss kleiner sein, als die Zahl der verschiedenen Punkte

en: must supply one or more vectors
de: einer oder mehrere Vektoren müssen angegeben werden

en: arguments must have the same length
de: Argumente müssen dieselbe Länge haben

en: wrong number of columns in new data:
de: falsche Spaltenanzahl in den neuen Daten:

en: contrasts apply only to factors
de: Kontraste arbeiten nur auf Faktoren

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
de: Kontraste können nur auf Faktoren mit 2 oder mehr Stufen angewendet werden

en: wrong number of contrast matrix rows
de: falsche Anzahl von Kontrastmatrixzeilen

en: singular contrast matrix
de: singläre Kontrastmatrix

en: numeric contrasts or contrast name expected
de: numerische Kontraste oder ein Kontrastname erwartet

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
de: %s benötigt das korrekt installierte Paket 'Matrix'

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
de: zu wenig Freiheitsgrade, um Kontraste zu definieren

en: baseline group number out of range
de: Basisgruppenanzahl liegt außerhalb des Bereichs

en: invalid 'use' argument
de: unzulässiges 'use' Argument

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
de: 'x' und 'y' oder ein matrixähnliches 'x' müssen angegeben werden

en: 'y' must be numeric
de: 'y' muss numerisch sein

en: 'x' is empty
de: 'x' ist leer

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
de: 'x' und 'y' dürfen nicht leer sein

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
de: kann 'pairwise.complete.obs' nicht behandeln

en: 'V' is not a square numeric matrix
de: 'V' ist keine quadratische, numerische Matrix

en: diag(V) had non-positive or NA entries; the non-finite result may be dubious
de: diag(V) hat nicht-positive oder NA Einträge; das nicht-endliche Ergebnis ist vielleicht zweifelhaft

en: 'x' must be a numeric vector
de: 'x' muss ein numerischer Vektor sein

en: 'y' must be a numeric vector
de: 'y' muss ein numerischer Vektor sein

en: not enough finite observations
de: zu wenig endliche Beobachtungen

en: invalid formula
de: unzulässige Formel

en: 'x' must be a matrix or a data frame
de: 'x' muss eine Matrix oder ein Dataframe sein

en: 'x' must contain finite values only
de: 'x' darf nur endliche Werte enthalten

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
de: Länge von 'wt' muss der Zeilenzahl in 'x' entsprechen

en: weights must be non-negative and not all zero
de: Gewichte müssen nicht-negativ und nicht alle Null sein

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
de: Länge von 'center' muss der Spaltenzahl von 'x' entsprechen

en: invalid 'tree' ('merge' component)
de: unzulässiger 'tree' ('merge' Komponente)

en: either 'k' or 'h' must be specified
de: entweder 'k' oder 'h' muss angegeben werden

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
de: die Komponente 'height' von 'tree' ist nicht (aufsteigend) sortiert

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
de: Elemente von 'k' müssen zwischen 1 und %d sein

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
de: Dendogrammeinträge müssen 1,2,..,%d (in beliebiger Reihenfolge) sein, damit sie in "hclust" umgewandelt werden können

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
de: Dendrogrammknoten mit nicht-positiver #{Verzweigungen}

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
de: midcache() von nicht-binären Dendrogrammen nur zum Teil implementiert

en: non-leaf subtree of length 0
de: Teilbaum ist kein Blatt, aber Länge 0

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
de: 'order.dendrogramm' benötigt ein Dendrogramm

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
de: 'reorder.dendrogram' benötigt ein Dendrogramm

en: invalid (length 0) node in dendrogram
de: unzulässiger Knoten in Dendrogramm (Länge 0)

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
de: Dendrogrammknoten ist kein Blatt, aber nicht-positive #{Verzweigungen}

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
de: 'height' muss mindestens %g sein, die maximale Höhe der Komponenten

en: 'X' is not a dendrogram
de: 'X' ist kein Dendrogramm

en: 'x' must be a numeric matrix
de: 'x' muss numerische Matrix sein

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
de: 'x' muss mindestens 2 Zeilen und 2 Spalten haben

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
de: 'margins' muss ein numerischer Vektor der Länge 2 sein

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
de: zeilenweises Dendrogrammordnen ergab Index falscher Länge

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
de: Colv = "Rowv" aber nrow(x) != ncol(x)

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
de: spaltenweises Dendrogrammordnen ergab Index falscher Länge

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
de: 'ColSideColors' muss ein Zeichenkettenvektor der Länge ncol(x) sein

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
de: 'RowSideColors' muss ein Zeichenkettenvektor der Länge nrow(x) sein

en: argument 'x' must be numeric
de: Argument 'x' muss numerisch sein

en: 'x' and 'weights' have unequal length
de: 'x' und 'weights' sind nicht gleich lang

en: 'x' contains missing values
de: 'x' enthält fehlende Werte

en: 'weights' must all be finite
de: 'weights' müssen alle endlich sein

en: 'weights' must not be negative
de: 'weights' dürfen nicht negativ sein

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
de: sum(weights) != 1 -- werde nicht die wahre Dichte erhalten

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
de: benötige zumindest 2 Punkte, um die Bandbreite automatisch zu wählen

en: Selecting bandwidth *not* using 'weights'
de: Auswählen der Bandbreite *ohne* 'weights' zu nutzen

en: unknown bandwidth rule
de: unbekannte Bandbreitenregel

en: non-finite 'bw'
de: nicht-endliches 'bw'

en: 'bw' is not positive.
de: 'bw' nicht positiv

en: non-finite 'from'
de: nicht-endliches 'from'

en: non-finite 'to'
de: nicht-endliches 'to'

en: invalid formula in deriv
de: unzulässige Formel in deriv

en: 'x' is not a vector
de: 'x' ist kein Vektor

en: bad value for 'lag' or 'differences'
de: ungültiger Wert für 'lag' oder 'differences'

en: 'xi' does not have the right length
de: 'xi' hat nicht die richtige Länge

en: incorrect dimensions for 'xi'
de: falsche Dimensionen für 'xi'

en: 'x' is not a vector or matrix
de: 'x' ist weder Vektor noch Matrix

en: x[1] != r[1]; using x[1] for diagonal
de: x[1] != r[1]; nutze x[1] als Diagonale

en: invalid distance method
de: unzulässige Distanzmethode

en: ambiguous distance method
de: zweideutige Distanzmethode

en: non-square matrix
de: keine quadratische Matrix

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
de: bitte 'rate' oder 'scale' aber nicht beides angeben

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
de: x[] und prob[] müssen gleich lange Vektoren sein

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
de: Wahrscheinlichkeiten müssen endlich, nicht-negativ und nicht alle 0 sein

en: 'x' must be non-negative
de: 'x' muss nicht-negativ sein

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
de: size != sum(x), ein Wert ist falsch

en: 'prob' and 'mu' both specified
de: 'prob' und 'mu' angegeben

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
de: einige Ausdrücke werden aufgrund der eingeschränkten Methode NAs enthalten

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
de: der multivariate Fall mit fehlenden Koeffizienten ist noch nicht implementiert

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
de: 'x' muss mindestens einen nicht-fehlenden Wert enthalten

en: wrong embedding dimension
de: falsche Einbettungsdimension

en: 'covmat' is not a valid covariance list
de: 'covmat' ist keine zulässige Kovarianzliste

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
de: weder 'x' noch 'covmat' angegeben

en: response not allowed in formula
de: Antwort in Formel nicht zulässig

en: factor analysis applies only to numerical variables
de: Faktorenanalyse arbeitet nur auf numerischen Variablen

en: 'covmat' is of unknown type
de: 'covmat' ist von unbekanntem Typ

en: requested scores without an 'x' matrix
de: verlangte scores ohne eine 'x' Matrix

en: factor analysis requires at least three variables
de: Faktorenanalyse benötigt zumindest drei Variablen

en: no starting values supplied
de: keine Startwerte angegeben

en: %s link not recognised
de: Link %s nicht erkannt

en: link "%s" not available for %s family; available links are %s
de: Link "%s" für die %s-Familie nicht verfügbar: verfügbar sind %s

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
de: negative Werte für die 'Poisson'-Familie nicht zugelassen

en: ignoring prior weights
de: ignoriere vorherige Gewichte

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
de: negative Werte sind für die 'quasiPoisson'-Familie nicht zulässig

en: cannot find valid starting values: please specify some
de: kann keine Startwerte finden; bitte welche angeben

en: y values must be 0 <= y <= 1
de: y Werte müssen in [0, 1] liegen

en: non-integer #successes in a %s glm!
de: Nicht-ganzzahlige #Erfolge in einem %s-GLM

en: non-integer counts in a %s glm!
de: nicht-ganzzahlige Anzahlen in einem %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
de: für die '%s'-Familie muss y entweder ein Vektor aus Nullen und
    Einsen oder eine zweispaltige Matrix mit Erfolgen in der ersten und Misserfolgen in der zweiten Spalte sein

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
de: kann keine Simulationen mit nicht ganzzahligen prior.weights durchführen

en: non-positive values not allowed for the 'Gamma' family
de: nicht-positive Werte sind für die 'Gamma'-Familie nicht zulässig

en: using weights as shape parameters
de: nutze Gewichte als Gestaltparameter

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
de: nur positive Werte sind für die 'inverse.gaussian'-Familie zulässig

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
de: benötige CRAN Paket 'SuppDists' für die Simulation aus der Verteilungsfamilie
    'inverse.gaussian'

en: using weights as inverse variances
de: nutze Gewichte als inverse Varianzen

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
de: 'variance' "%s" ist unzulässig: mögliche Werte sind "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" und "constant"

en: length mismatch in convolution
de: Längen in Faltung passen nicht

en: missing values in 'filter'
de: fehlende Werte in 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
de: 'filter' ist länger als die Zeitreihe

en: argument 'sides' must be 1 or 2
de: Argument 'sides' muss 1 oder 2 sein

en: 'circular' must be logical and not NA
de: 'circular' muss boolesch und nicht NA sein

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
de: Länge von 'init' muss der Länge von 'filter' entsprechen

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
de: 'x' muss mindestens 2 Zeilen und Spalten haben

en: 'x' has entries too large to be integer
de: 'x' enthält Einträge, die zu groß für ein Integer sind

en: 'x' has been rounded to integer: %s
de: 'x' wurde gerundet auf ganze Zahl: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
de: Wenn 'x' keine Matrix ist, muss 'y' angegeben werden

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
de: 'mult' muss eine ganze Zahl >= 2 sein, typisch = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
de: Alternative muss entweder "two.sided", "less" oder "greater" sein

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
de: 'or' muss einzelne Zahl zwischen 0 und unendlich sein

en: need 2 or more non-zero row marginals
de: benötige 2 oder mehr Zeilenränder

en: need 2 or more non-zero column marginals
de: benötige 2 oder mehr Spaltenränder

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
de: names(hybridPars) sollte NULL sein oder identisch zu denen des Standards

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
de: 'hybrid' wird für 2 x 2 Tabellen ignoriert

en: all groups must contain data
de: alle Gruppen müssen Daten enthalten

en: not enough observations
de: nicht genug Beobachtungen

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
de: 'y', 'groups' und 'blocks' müssen gleich lang sein

en: not an unreplicated complete block design
de: kein vollständiges Blockdesign ohne Wiederholungen

en: 'formula' missing
de: 'formula' fehlt

en: nothing to tabulate
de: nichts zu tabellieren

en: 'formula' must have both left and right hand sides
de: 'formula' benötigt sowohl eine linke als auch eine rechte Seite

en: interactions are not allowed
de: Wechselwirkungen sind nicht erlaubt

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
de: 'formula' hat '.' sowohl auf der linken und auf der rechten Seite

en: incorrect variable names in rhs of formula
de: falsche Variablennamen auf der rechten Seite der Formel

en: incorrect variable names in lhs of formula
de: falsche Variablennamen auf der linken Seite der Formel

en: cannot use dots in formula with given data
de: kann mit den gegebenen Daten '...' in der Formel nicht nutzen

en: 'x' must be an "ftable" object
de: 'x' muss ein "ftable" Objekt sein

en: wrong method
de: falsche Methode

en: 'file' must be a character string or connection
de: 'file' muss eine Zeichenkette oder eine Verbindung sein

en: 'row.var.names' missing
de: 'row.var.names' fehlt

en: 'col.vars' missing or incorrect
de: 'col.vars' fehlt oder falsch

en: down
de: abwärts

en: up
de: aufwärts

en: profiling has found a better solution, so original fit had not converged
de: Profiling hat eine bessere Lösung gefunden, also war der originale Fit nicht konvergiert

en: 'family' not recognized
de: 'family' nicht erkannt

en: invalid 'method' argument
de: unzulässiges 'method' Argument

en: 'weights' must be a numeric vector
de: 'weights' muss ein numerischer Vektor sein

en: negative weights not allowed
de: negative Gewichte nicht erlaubt

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
de: Anzahl der Offsets %d sollte der Anzahl %d der Beobachtungen entsprechen

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
de: Anpassung um die Null-Abweichung zu berechnen hat nicht konvergiert -- 'maxit' erhöhen?

en: value of 'epsilon' must be > 0
de: Wert von 'epsilon' muss > 0 sein

en: maximum number of iterations must be > 0
de: maximale Zahl der Iterationen muss > 0 sein

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
de: 'family' Argument scheint kein zulässiges Familienobjekt sein

en: invalid linear predictor values in empty model
de: unzulässige Werte des linearen Prediktors in leerem Modell

en: invalid fitted means in empty model
de: unzulässige gefittete Mittelwerte in leerem Modell

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
de: Länge von 'start' sollte %d sein und mit den initialen Koeffizienten für %s korrespondieren

en: no observations informative at iteration %d
de: keine informativen Beobachtungen bei Iteration %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
de: nicht-endliche Koeffizienten bei Iteration %d

en: singular fit encountered
de: singlärer Fit aufgetreten

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
de: keine zulässigen Koeffizienten gefunden: bitte Startwerte angeben

en: step size truncated due to divergence
de: Schrittweite abgeschnitten wegen Divergenz

en: inner loop 1; cannot correct step size
de: innere Schleife 1; kann Schrittweite nicht korrigieren

en: step size truncated: out of bounds
de: Schrittweite abgeschnitten: Überlauf

en: inner loop 2; cannot correct step size
de: innere Schleife 2; kann Schrittweite nicht korrigieren

en: glm.fit: algorithm did not converge
de: glm.fit: Algorithmus konvergierte nicht

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
de: glm.fit: Algortihmus stoppte am Rand

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
de: glm.fit: Angepasste Wahrscheinlichkeiten mit numerischem Wert 0 oder 1 aufgetreten

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
de: glm.fit: angepasste Raten, die numerisch 0 sind, aufgetreten

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
de: die folgenden Argumente für 'anova.glm' sind unzulässig und werden verworfen

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
de: F-Test bei einer '%s' Familie nicht angemessen

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
de: F-Test bei fester Dispersion unangemessen

en: models with response %s removed because response differs from model 1
de: Modelle mit Antwortvariable %s entfernt, da diese sich von Modell 1 unterscheidet

en: models were not all fitted to the same size of dataset
de: Modelle sind nicht alle mit der gleichen Datensatzgröße angepasst worden

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
de: Beobachtungen mit Gewicht 0 werden bei der Berechnung der Dispersion einbezogen

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
de: Die "ward" Methode wurde in "ward.D" umbenannt; beachte das neue "ward.D2"

en: invalid clustering method
de: unzulässige Clustring-Methode

en: ambiguous clustering method
de: zweideutige Clustering-Methode

en: invalid dissimilarities
de: unzulässige Unähnlichkeiten

en: size cannot be NA nor exceed 65536
de: size kann weder NA noch größer als 65536 sein

en: must have n >= 2 objects to cluster
de: n >= 2 Objekte nötig, um zu clustern

en: invalid length of members
de: unzulässige Anzahl von Teilnehmern

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
de: Argument 'x' kann nicht in die Klasse %s gewandelt werden

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
de: Evtl. eine as.hclust.%s()-Methode bereitstellen

en: need dendrograms where all leaves have labels
de: benötige Dendrogramme, in denen alle Blätter Label haben

en: 'k' and 'h' must be a scalar
de: 'k' und 'h' muss ein Skalar sein

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
de: es muss entweder nur 'k' oder nur 'h' angegeben werden

en: k must be between 2 and %d
de: k muss zwischen 2 und %d liegen

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
de: es muss enweder nur 'which' oder nur 'x' angegeben werden

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
de: alle Elemente von 'which' müssen zwischen 1 und %d liegen

en: invalid parameter values
de: unzulässige Parameterwerte

en: a limit is NA or NaN
de: eine Grenze ist NA oder NaN

en: missing values not allowed
de: fehlende Werte nicht zugelassen

en: 'r' is less than 1
de: 'r' ist kleiner als 1

en: 'm' is less than 1
de: 'm' ist kleiner als 1

en: 'r' is less than 0
de: 'r' ist kleiner als 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
de: 'm' muss numerisch mit nicht-negativen, ganzen Zahlen sein

en: unknown named kernel
de: unbekannter, benannter Kernel

en: 'coef' must be a vector
de: 'coef' muss ein Vektor sein

en: 'coef' does not have the correct length
de: 'coef' hat falsche Länge

en: coefficients do not add to 1
de: Koeffizienten addieren sich nicht zu 1

en: 'k' is not a kernel
de: 'k' ist kein Kernel

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
de: 'x' ist kürzer als der Kernel 'k'

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
de: 'kernapply' für Objekt 'x' nicht verfügbar

en: 'x' is not a kernel
de: 'x' ist kein Kernel

en: empty cluster: try a better set of initial centers
de: leerer Cluster: versuche bessere Startmittelpunkte

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
de: Anzahl der Clusterzentren muss zwischen 1 und nrow(x) liegen

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
de: Anzahl Schritte in der Quick-TRANSfer Stufe überschreitet Maximum (= %d)

en: invalid nrow(x)
de: unzulässige nrow(x)

en: invalid ncol(x)
de: unzulässige ncol(x)

en: 'centers' must be a number or a matrix
de: 'centers' müssen eine Zahl oder eine Matrix sein

en: more cluster centers than distinct data points.
de: mehr Clusterzentren als verschiedene Datenpunkte

en: initial centers are not distinct
de: Startzentren sind nicht verschieden

en: more cluster centers than data points
de: mehr Clusterzentren als Datenpunkte

en: 'iter.max' must be positive
de: 'iter.max' muss positiv sein

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
de: 'x' und 'centers' müssen dieselbe Zahl von Spalten haben

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
de: 'x' ist eine Liste, also ignoriere Argument 'g'

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
de: einige Elemente von 'x' sind nicht numerisch und werden nach numerisch gewandelt

en: not enough 'x' data
de: zu wenig 'x' Daten

en: ignored
de: ignoriert

en: not enough 'y' data
de: zu wenig 'y' Daten

en: p-value will be approximate in the presence of ties
de: im Falle von Bindungen sind die p-Werte approximativ

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
de: 'y' muss entweder numerisch oder eine Funktion oder Name einer zulässigen Funktion sein

en: ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
de: für den einstichproben Komogorov-Smirnov-Test sollten keine Bindungen vorhanden sein

en: invalid arguments
de: unzulässige Argumente

en: argument 'sizes' must be a vector of length 2
de: Argument 'sizes' muss ein Vektor der Länge 2 sein

en: argument 'q' must be numeric
de: Argument 'q' muss numerisch sein

en: computation of exact probability failed, returning Monte Carlo approximation
de: Berechnung der exakten Wahrscheinlichkeit fehlgeschlagen, gebe Monte-Carlo Approximation zurück

en: argument 'p' must be numeric
de: Argument 'p' muss numerisch sein

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
de: numerisches y muss angegeben werden.
    Zur Dichteschätzung bitte density() nutzen

en: 'k' is not an integer
de: 'k' ist keine ganze Zahl

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
de: Methode = '%s' ist nicht unterstützt. Benutze 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
de: Anzahl der Offsets in %d sollte gleich %d (Anzahl Beobachtungen) sein

en: 'x' must be a matrix
de: 'x' muss Matrix sein

en: 0 (non-NA) cases
de: alle Fälle NA

en: incompatible dimensions
de: inkompatible Dimensionen

en: missing or negative weights not allowed
de: fehlende oder negative Gewichte nicht erlaubt

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
de: unzulässiges 'lm' Objekt: keine 'terms' Komponente

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
de: aufruf von summary.lm(<fake-lm-obejct>)

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
de: Freiheitsgrade der Residuen legt nahe, dass es sich nicht um einen "lm" Fit handelt

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
de: im Wesentlichen ein perfekter Fit: summary kann unzuverlässig sein

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
de: lm Objekt hat keine gültige 'qr' Komponente.
    Rang Null oder nicht lm(.., qr=FALSE) nutzen.

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
de: simulate() ist noch nicht für multivariates lm() implementiert

en: family '%s' not implemented
de: Familie '%s' nicht implementiert

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
de: Aufruf von anova.lm(<fake-lm-object>) ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
de: ANOVA F-Tests auf einem im Wesentlichen perfekten Fit sind unzuverlässig

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
de: Aufruf von predict.lm(<fake-lm-object>)...

en: prediction from rank-deficient fit
de: Vorhersage durch Fit ohne vollen Rang

en: %s; consider predict(., rankdeficient="NA")
de: %s; überlege predict(., rankdeficient=\"NA\")

en: lower-rank qr: determining non-estimable cases
de: nieder-rangige qr: Bestimme die nicht-schätzbaren Fälle

en: %s; attr(*, "non-estim") has doubtful cases
de: %s; attr(*, "non-estim") hat zweifelhafte Fälle

en: %s: NAs produced for non-estimable cases
de: %s: NAs für nicht-schätzbare Fälle erzeugt

en: predictions on current data refer to _future_ responses
de: Vorhersagen auf aktuellen Daten beziehen sich auf zukünftige Daten

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
de: nehme die Vorhersagevarianz als umgekehrt proportional zu den beim Fit genutzten Gewichten an

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
de: Nehme konstante Vorhersagevarianz an, obwohl gewichtet gefittet wurde

en: 'weights' as formula should be one-sided
de: 'weights' als Formel sollte einseitig sein

en: 'object' has no 'effects' component
de: 'object' hat keine 'effects' Komponente

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
de: das 'se.fit' Argument ist für "mlm" Objekte noch nicht implementiert

en: invalid model QR matrix
de: ungültige Modell QR Matrix

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
de: Länge der nicht-NA Residuen passt nicht zur Anzahl Fälle im Fit

en: too few cases i with h_ii > 0), n < k
de: zu wenig Fälle i mit h_ii > 0), n < k

en: predictors must all be numeric
de: Prädiktoren müssen alle numerisch sein

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
de: 'degree' muss 0, 1 oder 2 sein

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
de: sowohl 'span' als auch 'enp.target' angegeben: benutze 'span'

en: invalid 'control' argument
de: unzulässiges 'control' Argument

en: invalid NCOL(X)
de: unzulässiges NCOL(X)

en: only 1-4 predictors are allowed
de: nur 1-4 Prediktoren erlaubt

en: invalid NROW(X)
de: unzulässiges NROW(X)

en: invalid 'y'
de: unzulässiges 'y'

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
de: das Quadrat eines Faktors als Prädiktor als zu vernachlässigen angenommen, wenn Grad = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
de: das Quadrat eines Prädiktors als zu vernachlässigen angenommen, wenn nur ein numerischer Prädiktor angegeben

en: specified parametric for all predictors
de: alle Prädiktoren als parametrisch spezifiziert

en: iterTrace = %d is not obeyed since iterations = %d
de: iterTrace = %d nicht befolgt, da iterations = %d

en: first argument must be a "loess" object
de: erstes Argument muss ein "loess" Objekt sein

en: no models to compare
de: keine Modelle zum Vergleich

en: extra arguments discarded
de: zusätzliche Argumente verworfen

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
de: 'logLik.lm' ist für multiple Zielgrößen nicht implementiert

en: no "nobs" attribute is available
de: kein "nobs" Attribut verfügbar

en: no 'nobs' method is available
de: keine 'nobs' Methode verfügbar

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
de: 'margin' muss Namen oder Zahlen enthalten, die mit 'table' korrespondieren

en: 'start' and 'table' must be same length
de: 'start' und 'table' müssen dieselbe Länge haben

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
de: Zahl der Gewichte %d sollte der Zahl der Zielgrößen %d entsprechen

en: 'X' matrix was collinear
de: Matrix 'X' war kollinear

en: missing observations deleted
de: fehlende Beobachtungen gelöscht

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
de: Beobachtungen mit Gewicht 0 nicht in Berechnung der Standardabweichung einbezogen

en: observations with 0 weights not used
de: Beobachtungen mit Gewicht 0 nicht benutzt

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
de: 'low' und 'high' können nicht beide TRUE sein

en: need multiple responses
de: benötige multiple Antworten

en: object must be of class %s or %s
de: Objekt muss aus Klasse %s oder %s sein

en: residuals have rank %d < %d
de: Residuen haben Rang %d < %d

en: NAs are not allowed
de: NAs sind nicht erlaubt

en: each dimension in table must be >= 2
de: jede Dimension in der Tabelle muss >= 2 sein

en: 'x' must be a 3-dimensional array
de: 'x' muss ein 3-dimensionales Array sein

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
de: wenn 'x' kein Array ist, muss 'y' angegeben werden

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
de: wenn 'x' kein Array ist, muss 'z' angegeben werden

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
de: 'x', 'y' und 'z' müssen gleich lang sein

en: sample size in each stratum must be > 1
de: Stichprobengröße in jeder Schicht muss > 1 sein

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
de: 'x' muss quadratisch sein, mindestens 2x2

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
de: 'x' und 'y' müssen dieselbe Zahl Faktorstufen haben (>= 2)

en: need numeric data
de: benötige numerische Daten

en: 'mlm' objects with weights are not supported
de: Gewichtete 'mlm' Objekte werden nicht unterstützt

en: X does not define a subspace of M
de: x definiert keinen Unterraum von M

en: residuals have rank %s < %s
de: Residuen haben Rang %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
de: 'model.tables' für multiple Antworten nicht implementiert

en: type '%s' is not implemented yet
de: Typ '%s' noch nicht implementiert

en: this fit does not inherit from "lm"
de: dieser Fit erbt nicht von "lm"

en: 'cterms' argument must match terms in model object
de: 'cterms' Argument muss zu den Termen im Modell-Objekt passen

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
de: Design ist unbalanciert - nutze se.contrast() für die Standardfehler

en: design is unbalanced so cannot proceed
de: Design ist unbalanciert, kann deshalb nicht fortfahren

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
de: Information über den Standardfehler nicht zurückgegeben, da das Design unbalanciert ist. 
    Standardfehler können über 'se.contrast' berechnet werden

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
de: SEs für Typ '%s' sind noch nicht implementiert

en: na.action must be a function
de: na.action muss eine Funktion sein

en: non-factors ignored: %s
de: nicht-Faktoren ignoriert: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
de: eff.aovlist: nicht-orthogonale Kontraste würde eine falsche Antwort geben

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
de: kann aus einem Dataframe ohne Spalten keine Formel generieren

en: invalid formula: %s
de: unzulässige Formel: %s

en: invalid formula %s: not a call
de: unzulässige Formel %s: ist kein Aufruf

en: invalid formula %s: assignment is deprecated
de: unzulässige Formel %s: Zuweisung ist veraltet

en: invalid formula %s: extraneous call to `%s` is deprecated
de: unzulässige Formel %s: Zusätzlicher Aufruf von `%s` ist veraltet

en: invalid formula %s
de: unzulässige Formel %s

en: no terms component nor attribute
de: weder terms Komponente noch Attribut

en: '%s' must be a character string
de: '%s' muss eine Zeichenkette sein

en: Unparseable 'response' "%s"; use is deprecated.  Use as.name(.) or `..`!
de: Nicht zu parsende 'response' "%s"; Nutzung ist veraltet.  Nutze as.name(.) oder `..`!

en: 'termobj' must be a object of class %s
de: 'termobj' muss ein Objekt aus der Klasse %s sein

en: setting '%s' in terms.formula() is deprecated
de: '%s' in terms.formula() zu setzen ist veraltet

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
de: Variable '%s' wurde mit Typ "%s" gefitted, angegeben wurde aber Typ "%s"

en: variables %s were specified with different types from the fit
de: die Variablen %s wurden mit anderen Typen als im Fit angegeben

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
de: 'data' muss ein Dataframe sein, weder Matrix noch Array

en: 'data' must be a data.frame, environment, or list
de: 'data' muss data.frame, Umgebung oder Liste sein

en: variable '%s' is not a factor
de: Variable '%s' is kein Faktor

en: contrasts dropped from factor %s
de: Kontraste weggelassen von Faktor %s

en: contrasts dropped from factor %s due to missing levels
de: Kontraste bei Faktor %s weggelassen, da Stufen fehlen

en: 'offset' must be numeric
de: 'offset' muss numerisch sein

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
de: Modellframe und Formel passen in model.matrix() nicht zusammen

en: non-list contrasts argument ignored
de: nicht-Listen Kontrastargument ignoriert

en: 'contrasts.arg' argument must be named
de: 'contrasts.arg' Argument muss benannt sein

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
de: Variable '%s' fehlt, ihre Kontraste werden ignoriert

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
de: Benutzung von type="numeric" wird für eine faktorielle Zielgröße ignoriert

en: invalid response type
de: unzulässiger Zielgrößentyp

en: invalid 'data' argument
de: unzulässiges 'data' Argument

en: all times contain an NA
de: alle Zeiten enthalten ein NA

en: missing values in object
de: fehlende Werte im Objekt

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
de: 'print.level' muss 0, 1 oder 2 sein

en: 'interval' must be a vector of length 2
de: 'interval' muss ein Vektor der Länge 2 sein

en: lower < upper  is not fulfilled
de: lower < upper nicht erfüllt

en: f.lower = f(lower) is NA
de: f.lower = f(lower) ist NA

en: f.upper = f(upper) is NA
de: f.upper = f(upper) ist NA

en: invalid 'extendInt'; please report
de: unzulässiges 'extendInt'; bitte melden!

en: no sign change found in %d iterations
de: keine Vorzeichenwechsel nach %d Iterationen gefunden

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
de: kein Erfolg beim Erweitern der Intervallendpunkte für f(lower) * f(upper) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
de: Werte von f() an den Endpunkten haben gleiches Vorzeichen

en: convergence problem in zero finding:
de: Konvergenzproblem bei der Nullstellensuche:

en: 'control' argument must be a named list
de: 'control' Argument muss eine benannte Liste sein

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
de: Boolesches 'hessian' Argument nicht erlaubt. Siehe Dokumentation.

en: 'params' has wrong length
de: 'params' hat falsche Länge

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
de: 'varying' muss in seq_along(pars) liegen

en: 'varying' has wrong length
de: 'varying' hat falsche Länge

en: 'varying' must be logical, integer or character
de: 'varying' muss logisch, ganzzahlig oder Zeichenkette sein

en: invalid argument to 'getProfile'
de: unzulässiges Argument für 'getProfile'

en: cannot recognize parameter name
de: kann Parameternamen nicht erkennen

en: levels truncated to positive values only
de: Stufen auf ausschließlich positive Werte reduziert

en: invalid  'attr(rhs, "gradient")'
de: unzulässiges 'attr(rhs, "gradient")'

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
de: setVarying : Länge von 'vary' muss Länge der Parameter entsprechen

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
de: singuläre Gradientenmatrix bei der ersten Parameterschätzung

en: 'data' must be a list or an environment
de: 'data' muss Liste oder Umgebung sein

en: no starting values specified
de: keine Startwerte angegeben

en: parameters without starting value in 'data': %s
de: Parameter ohne Startwert in 'data': %s

en: no parameters to fit
de: keine Parameter für den Fit

en: argument 'subset' will be ignored
de: Argument 'subset' wird ignoriert

en: argument 'na.action' will be ignored
de: Argument 'na.action' wird ignoriert

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
de: Obere oder untere Grenzen ignoriert, wenn nicht algorithm= "port"

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
de: kann die REML log-likelihood für "nls" Objekte nicht berechnen

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
de: anova ist nur für Folgen von "nls" Objekten definiert

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
de: 'anova' ist nur für Folgen von "nls" Objekten definiert

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
de: Formel '%s' muss von der Form '~expr' sein

en: '%s' cannot be of mode '%s'
de: '%s' kann nicht von Modus '%s' sein

en: a two-sided formula is required
de: eine zweiseitige Formel ist nötig

en: not enough groups
de: nicht genügend Gruppen

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
de: Grenzen können nur mit der Methode L-BFGS-B (oder Brent) benutzt werden

en: unknown names in control:
de: unbekannte Namen in control:

en: read the documentation for 'trace' more carefully
de: bitte die Dokumentation zu 'trace' genauer lesen

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
de: 'trace != 0' benötigt 'REPORT >= 1'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
de: Methode L-BFGS-B benutzt 'factr' (and 'pgtol') anstelle von 'reltol' und 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
de: eindimensionale Optimierung mit Nelder-Mead ist unzuverlässig:
    nutze direkt "Brent" oder optimize()

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
de: method = "Brent" ist nur für unidimensionale Optimierung verfügbar

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
de: 'lower' und 'upper' müssen endliche Werte sein

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
de: Poolen der SD passt nicht mit paarweisen Tests zusammen

en: 'x' must have 2 columns
de: 'x' muss 2 Spalten haben

en: 'x' and 'n' must have the same length
de: 'x' und 'n' müssen gleich lang sein

en: too few groups
de: zu wenig Gruppen

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
de: kein Plot der Beobachtungen mit Leverage 1:
      %s

en: use only with "lm" objects
de: nur mit "lm" Objekten benutzen

en: 'which' must be in 1:6
de: 'which' muss in 1:6 liegen

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
de: 'id.n' muss in {1,...,%d} liegen

en: y is empty or has only NAs
de: y ist leer oder enthält nur NAs

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
de: Schätzwerte sind alle = %s
    und es gibt keine faktoriellen Prädiktoren; keinen Plot Nr. 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
de: 'x' und 'T' haben inkompatible Längen

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
de: 'x' muss endlich, nicht-negativ und ganzzahlig sein

en: 'T' must be nonnegative
de: 'T' muss nicht-negativ sein

en: not enough data
de: nicht genug Daten

en: the case k > 2 is unimplemented
de: Fall k > 2 ist nicht implementiert

en: 'r' must be a single positive number
de: 'r' muss eine einzelne positive Zahl sein

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
de: genau ein Wert aus 'n', 'delta', 'sd', 'power', und 'sig.level' muss NULL sein

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
de: genau eine der Variablen 'n', 'p1', 'p2', 'power', und 'sig.level' muss NULL sein

en: No p1 in [0, p2] can be found to achieve the desired power
de: Es kann kein p1 in [0, p2] gefunden werden, um die gewünschte Power zu erreichen

en: No p2 in [p1, 1] can be found to achieve the desired power
de: Es kann kein p2 in [p1, 1] gefunden werden, um die gewünschte Power zu erreichen

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
de: Es kann kein Signifikanzniveau in [0, 1] gefunden werden, um die gewünschte Power zu erreichen

en: '%s' must be numeric in [0, 1]
de: '%s' muss numerisch aus [0, 1] sein

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
de: genau eine der Variablen 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power' und 'sig.level' muss NULL sein

en: number of groups must be at least 2
de: Anzahl der Gruppen muss mindestens 2 sein

en: number of observations in each group must be at least 2
de: Anzahl der Beobachtungen in jeder Gruppe muss mindestens zwei sein

en: 'nterms' is missing with no default
de: 'nterm' fehlt ohne Standardwert

en: 'ppr' applies only to numerical variables
de: 'ppr' lässt sich nur auf numerische Vawriablen anwenden

en: mismatched 'x' and 'y'
de: 'x' und 'y' passen nicht

en: wrong number of columns in 'x'
de: falsche Spaltenanzahl in 'x'

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
de: kann eine konstante bzw. Null-Spalte nicht auf Varianz 1 skalieren

en: PCA applies only to numerical variables
de: PCA kann nur auf numerische Variablen angewendet werden

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
de: keine Scores verfügbar: neu anpassen mit 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
de: 'newdata' muss eine Matrix oder ein Dataframe sein

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
de: 'newdata' hat keine benannte Spalte, die zu einer oder mehreren der Originalspalten passt

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
de: 'newdata' hat falsche Anzahl von Spalten

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
de: sowohl 'x' als auch 'covmat' sind angegeben: 'x' wird ignoriert

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
de: 'princomp' kann nur mit mehr Beobachtungen als Variablen genutzt werden

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
de: kann 'cor=TRUE' mit einer konstanten Variablen nicht nutzen

en: covariance matrix is not non-negative definite
de: Kovarianzmatrix ist nicht nicht-negativ definit

en: argument does not include a 'qr' component
de: Argument enthält keine 'qr' Komponente

en: argument does not include an 'effects' component
de: Argument enthält keine 'effects' Komponente

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
de: 'proj' ist für multiple Zielgrößen nicht implementiert

en: table 'x' should have 2 entries
de: Tabelle 'x' sollte 2 Einträge haben

en: elements of 'n' must be positive
de: Elemente von 'n' müsse positiv sein

en: elements of 'x' must be nonnegative
de: Elemente von 'x' müssen nicht-negativ sein

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
de: Elemente von 'x' dürfen nicht größer sein als die in 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
de: 'p' muss die selbe Länge haben wie 'x' und 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
de: Elemente von 'p' müssen in (0, 1) liegen

en: 'conf.level' is not a probability
de: 'conf.level' ist keine Wahrscheinlichkeit

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
de: 'type' muss für geordnete Faktoren 1 oder 3 sein

en: (unordered) factors are not allowed
de: (ungeordnete) Faktoren sind nicht erlaubt

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
de: fehlende Werte und NaNs sind nicht erlaubt, wenn 'na.rm' = FALSE

en: 'probs' outside [0,1]
de: 'probs' nicht in [0, 1]

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
de: Argumente 'r' und 'c' müssen dieselben Summen besitzen

en: 'relevel' only for (unordered) factors
de: 'relevel' nur für (ungeordnete) Faktoren

en: 'relevel' only for unordered factors
de: 'relevel' nur für ungeordnete Faktoren

en: 'ref' must be of length one
de: 'ref' muss Länge eins haben

en: 'ref' must be an existing level
de: 'ref' muss eine existierende Faktorstufe sein

en: ref = %d must be in 1L:%d
de: ref = %d muss in 1L:%d liegen

en: failed to guess time-varying variables from their names
de: konnte die zeit-veränderlichen Variablen nicht aus den Namen erraten

en: 'varying' arguments must be the same length
de: 'varying' Argumente müssen gleich lang sein

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
de: 'lengths(varying)' müssen alle 'length(times)' entsprechen

en: 'idvar' must uniquely identify records
de: 'idvar' muss Einträge eindeutig identifizieren

en: there are records with missing times, which will be dropped.
de: es gibt Datensätze mit fehlenden Zeiten; diese werden ignoriert

en: some constant variables (%s) are really varying
de: einige konstante Variablen (%s) ändern sich doch

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
de: kein 'reshapeWide' Attribut, 'varying' muss angegeben werden

en: 'varying' must be nonempty list or vector
de: 'varying' muss eine nicht-leere Liste oder Vektor sein

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
de: Länge von 'v.names' teilt nicht die Länge von 'varying'

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
de: Länge von 'varying' muss Produkt der Längen von 'v.names' und 'times' sein

en: 'k' must be positive
de: 'k' muss positiv sein

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
de: 'k' muss ungerade sein! Ändere 'k' in %d

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
de: 'k' ist größer als 'n'! Ändere 'k' in %d

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
de: Bandbreite 'k' muss >= 1 und ungerade sein

en: argument 'object' has an impossible length
de: Argument 'object' hat unmögliche Länge

en: right-hand side of formula is not a call
de: rechte Seite der Formel ist kein Aufruf

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
de: keine 'getInitial' Methode für "%s" Objekte gefunden

en: sample size must be between 3 and 5000
de: Stichprobengröße muss zwischen 3 und 5000 liegen

en: all 'x' values are identical
de: alle 'x' Werte sind gleich

en: attempt to smooth non-numeric values
de: Versuch nicht-numerische Werte zu glätten

en: attempt to smooth NA values
de: Versuch NAs zu glätten

en: invalid 'endrule' argument
de: unzulässiges 'endrule' Argument

en: invalid 'control.spar'
de: unzulässiges 'control.spar'

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
de: fehlende oder unendliche Werte sind als Eingaben nicht zugelassen

en: invalid number of points
de: unzulässige Anzahl von Punkten

en: lengths of 'x' and 'w' must match
de: Längen von 'x' und 'w' müssen übereinstimmen

en: all weights should be non-negative
de: alle Gewichte sollten nicht-negativ sein

en: some weights should be positive
de: einige Gewichte sollten positiv sein

en: 'tol' must be strictly positive and finite
de: 'tol' muss strikt positiv und endlich sein

en: invalid 'keep.stuff'
de: unzulässiges 'keep.stuff'

en: need at least four unique 'x' values
de: benötige zumindest vier verschiedene 'x' Werte

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
de: 'cv' darf nicht NA sein, wenn 'df' angegeben wird

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
de: Kreuzvaldierung mit nicht-eindeutigen 'x' Werten erscheint zweifelhaft

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
de: Numerisches 'all.knots' muss streng ansteigend sein

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
de: 'all.knots' ist ein Vektor von Knoten; 'nknots' Angabe wird nicht beachtet

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
de: numerische 'all.knots' müssen [0,1] überdecken (= transformierter Datenbereich)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
de: 'all.knots' ist TRUE; 'nknots' Angabe wird nicht beachtet

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
de: 'nknots' muss numerisch aus {1,.., n} sein

en: 'nknots' must be at least 1
de: 'nknots' muss mindestens 1 sein

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
de: Kann nicht mehr innere Knoten brauchen als es verschiedene 'x' Werte gibt

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
de: es dürfen nicht sowohl 'spar' als auch 'lambda' angegeben werden

en: 'spar' must be of length 1
de: 'spar' muss Länge eins haben

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
de: unzulässige df nicht benutzt; es muss gelten 1 < df <= n := #{verschiedene x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
de: NA lev[]; wahrscheinlich ist der Glättungsparameter 'spar' viel zu groß

en: setting df = 1  __use with care!__
de: setzte df = 1 ;  Vorsicht!

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
de: benötige Ergebniss von smooth.spline(keep.data = TRUE)

en: type = "partial" is not yet implemented
de: type = "partial' ist noch nicht implementiert

en: not a valid "smooth.spline" object
de: kein zulässiges "smooth.spline" Objekt

en: 'span' must be between 0 and 1.
de: 'span' muss zwischen 0 und 1 liegen

en: 'y' must be numeric vector
de: 'y' muss ein numerischer Vektor sein

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
de: Anzahl der Beobachtungen in 'x' und 'y' muss übereinstimmen

en: number of weights must match number of observations.
de: Anzahl der Gewichte muss mit der Zahl der Beobachtungen übereinstimmen

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
de: 'x' muss für eine periodische Glättung zwischen 0 und 1 liegen

en: no finite observations
de: keine endlichen Beobachtungen

en: 'p' must be between 0 and 0.5
de: 'p' muss zwischen 0 und 0.5 liegen

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
de: Länge von 'p' muss entweder 1 oder die Anzahl der Spalten von 'x' sein

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
de: 'x' muss entweder eine Zeitreihe oder ein ar() Fit sein

en: must specify 'spans' or a valid kernel
de: entweder 'spans' oder ein gültiger Kernel muss angegeben werden

en: coverage probability out of range [0,1)
de: Überdeckungswahrscheinlichkeit liegt nicht in [0, 1)

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
de: spline: erster und letzter y Wert unterscheiden sich - benutze y[1] für beide

en: 'y' must be increasing or decreasing
de: 'y' muss monoton sein

en: 'spline' requires n >= 1
de: 'spline' erwartet n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
de: spline: erster und letzter y Wert unterscheiden sich - benutze y[1L] für beide

en: 'deriv' must be between 0 and 3
de: 'deriv' muss zwischen 0 und 3 liegen

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
de: 'x' muss *streng* ansteigend sein (nicht NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
de: stepfun: 'x' muss aufsteigend angeordnet sein

en: 'x' must have length >= 1
de: 'x' muss Länge >= 1 haben

en: 'y' must be one longer than 'x'
de: 'y' muss einen länger sein als 'x'

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
de: keine 'as.stepfun' Methode für 'x' verfügbar

en: not a valid step function
de: keine zulässige Treppenfunktion

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
de: 'plot.stepfun' mit einem Argument 'x' vom falschen Typ aufgerufen

en: %s must be 0 or 1
de: %s muss 0 oder 1 sein

en: only univariate series are allowed
de: nur univariate Zeitreihen erlaubt

en: series is not periodic or has less than two periods
de: Zeitreihe ist nicht periodisch oder umfasst weniger als zwei Perioden

en: unknown string value for s.window
de: unbekannter Zeichenkettenwert für s.window

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
de: 'cutpoints' müssen in 0 < cuts < 1 eindeutig sein, aber sind =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
de: 'cutpoints' müssen eindeutig sein, aber sind =

en: 'x' must be between -1 and 1
de: 'x' muss zwischen -1 und 1 liegen

en: 'x' must be between %s and %s
de: 'x' muss zwischen %s und %s liegen

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
de: Anzahl der 'cutpoints' muss eins kleiner sein als die Anzahl der Symbole

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
de: Anzahl der 'cutpoints' muss eins kleiner sein als die Anzahl der Symbole

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
de: benötige 2 'symbols' für boolesches 'x' Argument

en: invalid 'abbr.colnames'
de: unzulässige 'abbr.colnames'

en: 'mu' must be a single number
de: 'mu' muss einzelne Zahl sein

en: 'y' is missing for paired test
de: 'y' für den paarweisen Test fehlt

en: data are essentially constant
de: Daten sind praktisch konstant

en: cannot use 'paired' in formula method
de: kann 'paired' nicht in der Formelmethode nutzen

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
de: 'main' muss entweder TRUE, FALSE, NULL oder Zeichen(kette) sein

en: x is not a vector or univariate time series
de: x ist weder Vektor noch univariate Zeitreihe

en: singularities in regression
de: Singularitäten in der Regression

en: 'ts' object must have one or more observations
de: 'ts' Objekt muss eine oder mehrere Beobachtungen enthalten

en: 'start' cannot be after 'end'
de: 'start' kann nicht nach 'end' sein

en: 'end' must be a whole number of cycles after 'start'
de: 'end' muss eine ganze Zahl von Zyklen hinter 'start' sein

en: no time series supplied
de: keine Zeitreihe angegeben

en: not all series have the same frequency
de: nicht alle Zeitreihen haben gleiche Frequenz

en: not all series have the same phase
de: nicht alle Zeitreihen haben gleiche Phase

en: non-intersecting series
de: schnittfreie Zeitreihen

en: non-time series not of the correct length
de: nicht-Zeitreihe hat falsche Länge

en: time series contains internal NAs
de: Zeitreihe enthält innere NAs

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
de: Zeitreihe ist beschädigt, kein 'tsp' Attribut

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
de: Zeitreihe ist beschädigt: Länge %d bei 'tsp' das %d impliziert

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
de: kann nicht mehr als 10 Reihen als "multiple" plotten

en: scatter plots only for univariate time series
de: Scatterplots nur für univariate Zeitreihen

en: 'xy.labels' must be logical or character
de: 'xy.labels' müssen boolesch oder Zeichenkette sein

en: 'frequency' and 'deltat' are both not NULL and are inconsistent
de: 'frequency' und 'deltat' sind beide nicht NULL und inkonsistent

en: 'frequency' not changed
de: 'frequency' nicht geändert

en: bad value for 'start'
de: schlechter Wert für 'start'

en: 'start' value not changed
de: 'start' Wert nicht geändert

en: bad value for 'end'
de: schlechter Wert für 'end'

en: 'end' value not changed
de: 'end' Wert nicht geändert

en: extending time series when replacing values
de: erweitere Zeitreihe beim Ersetzen der Werte

en: times to be replaced do not match
de: die Zeiten, die ersetzt werden sollen, passen nicht

en: no replacement values supplied
de: keine Ersatzwerte angegeben

en: too many replacement values supplied
de: zu viele Ersatzwerte angegeben

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
de: Anzahl der angegebenen Werte ist kein Sub-Vielfaches der Zahl der Werte, die ersetzt werden sollen

en: only replacement of elements is allowed
de: nur Elemente dürfen ersetzt werden

en: 'model' must be list
de: 'model' muss einen Liste sein

en: 'n' must be strictly positive
de: 'n' muss strikt positiv sein

en: 'ar' part of model is not stationary
de: 'ar' Teil des Modells ist nicht stationär

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
de: Vorlauf 'n.start' muss so lang sein wie 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
de: 'model$order' muss Länge 3 haben

en: inconsistent specification of 'ar' order
de: inkonsistente Spezifikation der 'ar' Ordnung

en: inconsistent specification of 'ma' order
de: inkonsistente Spezifikation der 'ma' Ordnung

en: number of differences must be a positive integer
de: Anzahl der Differenzen muss eine positive ganze Zahl sein

en: need an object with call component
de: benötige ein Objekt mit einer call Komponente

en: 'ratio' must be a single positive number
de: 'ratio' muss eine einzelne positive Zahl sein

en: 'x' and 'w' must have the same length
de: 'x' und 'w' müssen die selbe Länge haben

en: not enough (non-missing) 'x' observations
de: nicht genug (nicht-fehlende) 'x' Beobachtungen

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
de: kann kein Konfidenzintervall berechnen, wenn alle Beobachtungen 0 oder gebunden sind

en: requested conf.level not achievable
de: gefordertes conf.level nicht erreichbar

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
de: kann kein Konfidenzintervall berechnen, wenn alle Beobachtungen gebunden sind

en: must supply 'formula' or 'data'
de: entweder 'formula' oder 'data' müssen angegeben werden

en: %s applies only to two-way tables
de: %s ist nur für zweifache Tabellen anwendbar

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
de: zu wenig verschiedene Eingabewerte, um asymtotisches Regressionsmodell anzupassen

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
de: kann an diese Daten kein asymptotisches Regressionsmodell anpassen

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
de: zu wenig Beobachtungen, um asymptotisches Regressionsmodell anzupassen

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
de: zu wenige verschiedene Eingabewerte um ein 'asympOff' Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
de: zu wenige verschiedene Eingabewerte, um ein 'asympOrig' Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit a biexponential
de: zu wenig verschiedene Eingabevariablen, um ein biexponentielles Modell anzupassen

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
de: es muss Länge der Zielgröße = Länge des zweiten Argumentes für 'SSfol' gelten

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
de: mindestens 4 Beobachtungen nötig, um ein 'SSfol' Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
de: zu wenig verschiedene Werte, um ein vierparametriges logistisches Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit a logistic model
de: zu wenig verschiedene Eingabewerte, um ein logistisches Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
de: zu wenig verschiedene Eingabewerte, um ein Michaelis-Menten-Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
de: zu wenig verschiedene Eingabewerte, um ein Gompertz-Modell anzupassen

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
de: zu wenig verschiedene Eingabewerte, um ein Weibull-Wachstumsmodell anzupassen

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
de: alle 'x' Werte müssen nicht-negativ sein, um ein Weibull-Wachstumsmodell anzupassen

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
de[0]: benutze %d/%d Zeile aus einem kombinierten Fit
de[1]: benutze %d/%d Zeilen aus einem kombinierten Fit

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
de[0]: unterer Scope hat Term %s, nicht im Modell enthalten
de[1]: unterer Scope hat Terme %s, nicht im Modell enthalten

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
de[0]: unterer Scope hat Term %s, nicht im Modell enthalten
de[1]: unterer Scope hat Terme %s, nicht im Modell enthalten

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
de[0]: es gibt %d Fehlerterme: nur 1 erlaubt
de[1]: es gibt %d Fehlertermen: nur 1 erlaubt

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
de[0]: unbekannter Name %s in der 'split' Liste
de[1]: unbekannte Namen %s in der 'split' Liste

en: extra argument %s is not of class "%s" | extra arguments %s are not of class "%s"
de[0]: zusätzliches Argument %s ist nicht aus Klasse "%s"
de[1]: zusätzliche Argumente %s sind nicht aus Klasse "%s"

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
de[0]: %d Faktor ist zu viel für %d Variablen
de[1]: %d Faktoren sind zu viel für %d Variablen

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
de[0]: 'start' muss %d Zeile haben
de[1]: 'start' muss %d Zeilen haben

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
de[0]: kann von diesem Startwert aus nicht optimieren
de[1]: kann von diesen Startwerten aus nicht optimieren

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
de[0]: 'init' muss %d Spalte haben
de[1]: 'init' muss 1 oder %d Spalten haben

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
de[0]: X Matrix hat Rang %d, aber nur %d Beobachtung
de[1]: X Matrix hat Rang %d, aber nur %d Beobachtungen

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
de[0]: keine Konvergenz nach %d Schritt
de[1]: keine Konvergenz nach %d Schritten

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
de[0]: %d fehlender Wert gelöscht
de[1]: %d fehlende Werte gelöscht

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
de[0]: Matrix 'X' hat %d Beobachtung (Zeile)
de[1]: Matrix 'X' hat %d Beobachtungen (Zeilen)

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
de[0]: 'Y' hat %d Beobachtung (Zeile)
de[1]: 'Y' hat %d Beobachtungen (Zeilen)

en: only %d case | only %d cases
de[0]: nur %d Beobachtung
de[1]: nur %d Beobachtungen

en: but %d variable | but %d variables
de[0]: aber %d Variable
de[1]: aber %d Variablen

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
de[0]: medpolish() hat nicht in %d Schritt konvergiert
de[1]: medpolish() hat nicht in %d Schritten konvergiert

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
de[0]: 'newdata' hat %d Zeile
de[1]: 'newdata' hat %d Zeilen

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
de[0]: , aber die gefundenen Variable hat %d Zeile
de[1]: , aber die gefundenen Variablen haben %d Zeilen

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
de[0]: Faktor '%s' hat neue Stufe %s
de[1]: Faktor '%s' hat neue Stufen %s

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
de[0]: %d Beobachtung als fehlend gelöscht
de[1]: %d Beobachtungen als fehlend gelöscht

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
de[0]: keine Konvergenz nach %d Schritt
de[1]: keine Konvergenz nach %d Schritten

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
de[0]: unbekanntes Kontrollelement namens %s ignoriert
de[1]: unbekannte Kontrollelemente namens %s ignoriert

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
de[0]: Anpassung von Parameter %s ohne jede Variable
de[1]: Anpassung der Parameter %s ohne jede Variable

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
de[0]: Parameter %s kommt in der Modellgleichung nicht vor
de[1]: Parameter %s kommen in der Modellgleichung nicht vor

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
de[0]: %d Beobachtung mit NAs, NANs und/oder Infs gelöscht
de[1]: %d Beobachtungen mit NAs, NANs und/oder Infs gelöscht

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
de[0]: 'start.innov' ist zu kurz: benötige %d Punkt
de[1]: 'start.innov' ist zu kurz: benötige %d Punkte
