R 3.5.0 - en to pl_PL translation catalogue (735 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
pl_PL: nie wszystkie modele są dopasowane do tej samej liczby obserwacji

en: empty model supplied
pl_PL: dostarczono pusty model

en: 'acf' must be of length two or more
pl_PL: 'acf' musi być długości równej dwa lub więcej

en: object not interpretable as a factor
pl_PL: argument 'object' nie jest interpretowalny jako czynnik

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
pl_PL: nie można dopasować do modeli bez poziomu ('alpha' nie może być zerem lub wartością FALSE)

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
pl_PL: 'alpha', 'beta' oraz 'gamma' muszą być wewnątrz jednostkowego przedziału

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
pl_PL: dane muszą być niezerowe dla multiplikatywnego modelu Holta-Wintersa

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
pl_PL: potrzeba co najmniej 2 okresów aby obliczyć sezonowe wartości startowe

en: invalid length(x)
pl_PL: niepoprawna wartość 'length(x)'

en: optimization difficulties: %s
pl_PL: problemy optymalizacji: %s

en: optimization failure
pl_PL: niepowodzenie optymalizacji

en: time series has no or less than 2 periods
pl_PL: szereg czasowy nie posiada okresów lub ma ich mniej niż 2

en: the series is entirely NA
pl_PL: seria jest całkowicie wypełniona wartościami 'NA'

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
pl_PL: częstotliwość musi być dodatnią liczbą całkowitą >= 2 dla Podstawowego Modelowania Strukturalnego (BSM)

en: only implemented for univariate time series
pl_PL: zaimplementowane tylko dla jednowymiarowego szeregu czasowego

en: 'x' must be numeric
pl_PL: argument 'x' musi być liczbą

en: the first value of the time series must not be missing
pl_PL: pierwsza wartość szeregu czasowego nie może być brakującą

en: all parameters were fixed
pl_PL: wszystkie parametry zostały ustalone

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
pl_PL: prawdopodobny problem zbieżności: 'optim' zwrócił kod= %d oraz wiadomość %s

en: no factors in the fitted model
pl_PL: brak czynników w dopasowanym modelu

en: 'which' specified no factors
pl_PL: 'which' nie określa czynników

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
pl_PL: 'which' określił kilka nie-czynników które zostaną usunięte

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
pl_PL: argumenty 'sampleT' oraz 'nser' muszą być liczbami całkowitymi

en: 'lag.max' must be at least 0
pl_PL: argument 'lag.max' musi wynosić co najmniej 0

en: 'lag.max' must be at least 1
pl_PL: argument 'lag.max' musi wynosić co najmniej 1

en: NAs in 'x'
pl_PL: wartości NA w 'x'

en: x$lag must have at least 1 column
pl_PL: 'x$lag' musi mieć jak przynajmniej 1 kolumnę

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
pl_PL: można użyć 'ci.type="ma"' tylko jeśli pierwsze opóźnienie wynosi 0

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
pl_PL: Strona [%d,%d]: i =%s; j =%s

en: univariate time series only
pl_PL: tylko jednowymiarowe szeregi czasowe

en: no terms in scope
pl_PL: brak członów w zakresie

en: no terms in scope for adding to object
pl_PL: brak członów w zakresie do dodania do obiektu

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
pl_PL: liczba wierszy w użyciu zmieniła się: usunąć brakujące wartości?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
pl_PL: próba wyboru modelu dla idealnego dopasowania jest bez sensu

en: F test assumes quasi%s family
pl_PL: Test Fishera zakłada rodzinę kwazi-%s

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
pl_PL: brak zaimplementowanej metody 'add1' dla modeli 'mlm'

en: scope is not a subset of term labels
pl_PL: zakres nie jest podzbiorem etykiet członów

en: no 'drop1' method for "mlm" models
pl_PL: brak metody 'drop1' dla modeli 'mlm'

en: F test assumes 'quasi%s' family
pl_PL: Test Fishera zakłada rodzinę kwazi-%s

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
pl_PL: Kryterium informacyjne Akaikego nie jest zdefiniowane dla tego modelu, tak więc 'step' nie może zostać wykonany

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
pl_PL: AIC wynosi minus nieskończoność dla tego modelu, tak więc 'step' nie może zostać wykonany

en: 'A' must be an array or table
pl_PL: argument 'A' musi być tablicą lub tabelą

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
pl_PL: długość 'FUN', %d, nie zgadza się z długością marginesów, %d

en: no rows to aggregate
pl_PL: brak wierszy do zagregowania

en: 'by' must be a list
pl_PL: argument 'by' musi być listą

en: arguments must have same length
pl_PL: argumenty muszą mieć tę samą długość

en: cannot change frequency from %g to %g
pl_PL: nie można zmienić częstotliwości z %g na %g

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
pl_PL: argument 'x' musi być macierzą współczynników lub ramką danych

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
pl_PL: opcja "show.coef.Pvalues" jest niepoprawna: zakładanie TRUE

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
pl_PL: argument 'P.values' wynosi TRUE, ale argument 'has.Pvalue' już nie

en: wrong k / cs.ind
pl_PL: niepoprawny 'k' / 'cs.ind'

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
pl_PL: opcja "show.signif.stars" jest niepoprawna: zakładanie TRUE

en: 'anova' object must have colnames
pl_PL: obiekt klasy "anova" musi posiadać nazwy kolumn

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
pl_PL: 'conf.level' musi być pojedynczą liczbą pomiędzy 0 a 1

en: not enough 'x' observations
pl_PL: niewystarczająca liczba obserwacji 'x'

en: not enough 'y' observations
pl_PL: niewystarczająca liczba obserwacji 'y'

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
pl_PL: próby różnią się położeniem: nie można obliczyć przedziału ufności, zwracanie wartości NA

en: cannot compute confidence set, returning NA
pl_PL: nie można obliczyć przedziału ufności, zwracanie wartości NA

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
pl_PL: nie można obliczyć asymptotycznego przedziału ufności lub estymatora

en: cannot compute estimate, returning NA
pl_PL: nie można obliczyć estymatora, zwracanie wartości NA

en: cannot compute exact p-value with ties
pl_PL: nie można obliczyć dokładnej wartości prawdopodobieństwa z powtórzonymi wartościami

en: cannot compute exact confidence interval with ties
pl_PL: nie można obliczyć dokładnego przedziału ufności z wartościami powtórzonymi

en: 'formula' missing or incorrect
pl_PL: brakuje argumentu 'formula' lub jest niepoprawny

en: grouping factor must have exactly 2 levels
pl_PL: grupujący czynnik musi mieć dokładnie 2 poziomy

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
pl_PL: wagi nie są wspierane w wielowarstwowym dopasowaniu 'aov()'

en: Error() model is singular
pl_PL: model 'Error()' jest osobliwy

en: the 'split' argument must be a list
pl_PL: argument 'split' musi być listą

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
pl_PL: argument 'coef' musi definiować kontrast, tzn., musi sumować się do 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
pl_PL: argument 'coef' musi mieć tę samą długość co argument 'contrast.obj'

en: each element of '%s' must be logical
pl_PL: każdy element '%s' musi być elementem logicznym

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
pl_PL: zdefiniowany kontrast jest pusty (nie ma elementów TRUE)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
pl_PL: kolumny 'contrast.obj' muszą określać konstrast (sumować się do zera)

en: no degrees of freedom for residuals
pl_PL: brak stopni swobody dla reszt

en: 'object' does not include an error 'qr' component
pl_PL: argument 'object' nie uwzględnia komponentu błędu 'qr'

en: Refitting model to allow projection
pl_PL: Ponowne dopasowywanie modelu aby umożliwić rzutowanie

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
pl_PL: kolumny 'contrast.obj' muszą określać kontrast (sumować się do zera)

en: collapsing to unique 'x' values
pl_PL: zwijanie do unikalnych wartości 'x'

en: invalid interpolation method
pl_PL: niepoprawna metoda interpolacji

en: need at least two non-NA values to interpolate
pl_PL: co najmniej dwie wartości nie-NA są wymagane do interpolacji

en: zero non-NA points
pl_PL: zero punktów o wartości nie-NA

en: 'approx' requires n >= 1
pl_PL: 'approx' wymaga n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
pl_PL: wartości NA w 'x' muszą być takie same względem wiersza

en: 'order.max' must be >= 1
pl_PL: 'order.max' musi być >= 1

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
pl_PL: argument 'order.max' musi być < argument 'n.obs'

en: zero-variance series
pl_PL: seria o zerowej wariancji

en: 'n.ahead' must be at least 1
pl_PL: argument 'n.ahead' musi wynosić co najmniej 1

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
pl_PL: liczba serii w 'object' oraz 'newdata' nie zgadzają się

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
pl_PL: funkcja 'se.fit()' nie jest jeszcze zaimplementowana dla wielowymiarowych modeli

en: MLE only implemented for univariate series
pl_PL: Estymacja największej wiarygodności jest zaimplementowana jedynie dla jednowymiarowych serii

en: 'order.max' must be >= 0
pl_PL: 'order.max' musi być >= 0

en: 'order.max' must be < 'n.used'
pl_PL: argument 'order.max' musi być < argument 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
pl_PL: 'order' musi być nieujemnym wektorem liczbowym o długości 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
pl_PL: 'seasonal' musi być listą z komponentem 'order'

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
pl_PL: 'seasonal$order' musi być nieujemnym wektorem liczbowym o długości 3

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
pl_PL: długości argumentów 'x' oraz 'xreg' muszą się zgadzać

en: wrong length for 'fixed'
pl_PL: niepoprawna długość dla argumentu 'fixed'

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
pl_PL: niektóre parametry autoregresji zostały ustalone: ustawianie 'transform.pars = FALSE'

en: too few non-missing observations
pl_PL: zbyt mało niebrakujących obserwacji

en: 'init' is of the wrong length
pl_PL: argument 'init' ma niepoprawną długość

en: non-stationary AR part
pl_PL: niestacjonarna część autoregresji

en: non-stationary seasonal AR part
pl_PL: niestacjonarna sezonowa część autoregresji

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
pl_PL: prawdopodobny problem zbieżności: 'optim' zwrócił kod= %d

en: non-stationary AR part from CSS
pl_PL: niestacjonarna część autoregresji z warunkowej sumy kwadratów

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
pl_PL: niestacjonarna sezonowa część autoregresji z warunkowej sumy kwadratów

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
pl_PL: 'xreg' oraz 'newxreg' mają różne liczby kolumn

en: MA part of model is not invertible
pl_PL: część średniej kroczącej modelu nie jest odwracalna

en: seasonal MA part of model is not invertible
pl_PL: sezonowa część średniej kroczącej modelu nie jest odwracalna

en: NAs in '%s'
pl_PL: wartości NA w '%s'

en: invalid 'SSinit'
pl_PL: niepoprawna wartość 'SSinit'

en: converting non-invertible initial MA values
pl_PL: konwertowanie nieodwracalnych wartości początkowych kroczącej średniej

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
pl_PL: niektóre parametry modelu kroczącej średniej autoregresji zostały ustalone: ustawianie 'transform.pars = FALSE'

en: 'xreg' is collinear
pl_PL: argument 'xreg' jest współliniowy

en: NAs present: setting 'delta' to -1
pl_PL: wartości NA są obecne: ustawianie 'delta' na wartość -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
pl_PL: przetransformowane parametry kroczącej średniej autoregresji zostały ustalone

en: need at least 2 data points
pl_PL: potrzeba przynajmniej 2 punktów

en: invalid 'x'
pl_PL: niepoprawna wartość 'x'

en: invalid 'nb'
pl_PL: niepoprawna wartość 'nb'

en: no solution in the specified range of bandwidths
pl_PL: brak rozwiązania we wskazanym zakresie pasma

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
pl_PL: zwiększanie przeszukiwanego przedziału 'bw.SJ()' (%d) do [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
pl_PL: odnotowano wartość minimalną na jednym z końców zakresu

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
pl_PL: 'x' musi być listą z co najmniej 2 elementami

en: 'x' and 'g' must have the same length
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'g' muszą mieć tę samą długość

en: all observations are in the same group
pl_PL: wszystkie obserwacje są w tej samej grupie

en: there must be at least 2 observations in each group
pl_PL: potrzeba co najmniej 2 obserwacji w każdej grupie

en: 'formula' should be of the form response ~ group
pl_PL: argument 'formula' powinien mieć formę 'zmienna zależna ~ grupa'

en: 'x' must be nonnegative and integer
pl_PL: argument 'x' musi być nieujemną liczbą całkowitą

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
pl_PL: argument 'n' musi być dodatnią liczbą całkowitą >= argumentu 'x'

en: incorrect length of 'x'
pl_PL: niepoprawna długość argumentu 'x'

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
pl_PL: argument 'p' musi być pojedynczą liczbą pomiędzy 0 a 1

en: length of choices must be 2
pl_PL: długość 'choices' musi wynosić 2

en: object '%s' has no scores
pl_PL: obiekt '%s' nie ma punktów

en: 'scale' is outside [0, 1]
pl_PL: argument 'scale' jest poza przedziałem [0,1]

en: biplots are not defined for complex PCA
pl_PL: wykresy dwuwymiarowego modelu dyspersji dla grup nie są zdefiniowane dla analizy zespolonych głównych komponentów

en: unequal number of rows in 'cancor'
pl_PL: nierówna liczba wierszy w 'cancor()'

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
pl_PL: zerowy wymiar w argumencie 'x' lub 'y'

en: 'x' has rank 0
pl_PL: argument 'x' ma rangę 0

en: 'y' has rank 0
pl_PL: argument 'y' ma rangę 0

en: 'x' and 'y' must have the same length
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'y' muszą mieć tę samą długość

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'y' muszą mieć co najmniej 2 poziomy

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
pl_PL: wszystkie wpisy 'x' muszą być nieujemne oraz skończone

en: at least one entry of 'x' must be positive
pl_PL: przynajmniej jeden wpis w 'x' musi być dodatni

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
pl_PL: nie można obliczyć symulowanej wartości prawdopodobieństwa z zerowymi granicami

en: 'x' must at least have 2 elements
pl_PL: 'x' musi mieć przynajmniej 2 elementy

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'p' muszą mieć tę samą liczbę elementów

en: probabilities must be non-negative.
pl_PL: prawdopodobieństwa muszą być nieujemne.

en: probabilities must sum to 1.
pl_PL: prawdopodobieństwa muszą sumować się do 1.

en: Chi-squared approximation may be incorrect
pl_PL: Aproksymacja chi-kwadrat może być niepoprawna

en: NA values not allowed in 'd'
pl_PL: wartości NA w argumencie 'd' nie są dozwolone

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
pl_PL: 'eig=TRUE' jest nieuwzględniane gdy 'list.=FALSE'

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
pl_PL: 'x.ret=TRUE' jest nieuwzględniane gdy  'list.=FALSE'

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
pl_PL: odległości muszą być wynikiem 'dist' lub być kwadratową macierzą

en: invalid value of %s
pl_PL: niepoprawna wartość %s

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
pl_PL: 'k' musi być w zakresie {1, 2, ..  n - 1}

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
pl_PL: tylko %d pierwszych %d wartości własnych jest > 0

en: initial value is not in the interior of the feasible region
pl_PL: wartość początkowa nie jest wewnątrz możliwego regionu

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
pl_PL: Algorytmowi bariery zabrakło iteracji przez co nie zbiegł się

en: Objective function increased at outer iteration %d
pl_PL: Funkcja celu zwiększyła się w zewnętrznej iteracji %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
pl_PL: Funkcja celu zmalała w zewnętrznej iteracji %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
pl_PL: kontrasty nie są zdefiniowane dla %d stopni swobody

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
pl_PL: ortogonalne wielomiany nie mogą być reprezentowane wystarczająco dokładnie dla %d stopni swobody

en: 'scores' argument is of the wrong length
pl_PL: argument 'scores' ma niepoprawną długość

en: 'scores' must all be different numbers
pl_PL: wszystkie wartości 'scores' muszą być różnymi liczbami

en: 'degree' must be at least 1
pl_PL: argument 'degree' musi wynosić co najmniej 1

en: missing values are not allowed in 'poly'
pl_PL: brakujące wartości w 'poly()' nie są dozwolone

en: 'degree' must be less than number of unique points
pl_PL: 'degree' musi być mniejsze niż liczba unikalnych punktów

en: must supply one or more vectors
pl_PL: potrzeba dostarczyć jeden lub więecj wektorów

en: arguments must have the same length
pl_PL: argumenty muszą mieć tę samą długość

en: wrong number of columns in new data:
pl_PL: niepoprawna liczba kolumn w nowych danych:

en: contrasts apply only to factors
pl_PL: kontrasty mają zastosowanie jedynie do czynników

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
pl_PL: kontrasty można zastosować jedynie do czynników z dwoma lub więcej poziomami

en: wrong number of contrast matrix rows
pl_PL: niepoprawna liczba wierszy macierzy kontrastu

en: singular contrast matrix
pl_PL: osobliwa macierz kontrastów

en: numeric contrasts or contrast name expected
pl_PL: oczekiwano kontrastów liczbowych lub nazwy kontrastu

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
pl_PL: '%s' potrzebuje poprawnie zainstalowanego pakietu 'Matrix'

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
pl_PL: niewystarczająca liczba stopni swobody do zdefiniowania kontrastów

en: baseline group number out of range
pl_PL: numer grupy bazowej jest poza zakresem

en: invalid 'use' argument
pl_PL: niepoprawny argument 'use'

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
pl_PL: dostarcz oba 'x' oraz 'y' lub 'x' przypominające macierz

en: 'y' must be numeric
pl_PL: argument 'y' musi być liczbą

en: 'x' is empty
pl_PL: argument 'x' jest pusty

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
pl_PL: oba 'x' oraz 'y' muszą być niepuste

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
pl_PL: nie można obsłużyć 'pairwise.complete.obs'

en: 'V' is not a square numeric matrix
pl_PL: 'V' nie jest kwadratową macierzą liczbową

en: 'x' must be a numeric vector
pl_PL: argument 'x' musi być wektorem liczbowym

en: 'y' must be a numeric vector
pl_PL: argument 'y' musi być wektorem liczbowym

en: not enough finite observations
pl_PL: niewystarczająca liczba skończonych obserwacji

en: invalid formula
pl_PL: niepoprawna formuła

en: 'x' must be a matrix or a data frame
pl_PL: 'x' musi być macierzą lub ramką danych

en: 'x' must contain finite values only
pl_PL: 'x' musi zawierać tylko skończone wartości

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
pl_PL: długość 'wt' musi być równa liczbie wierszy w 'x'

en: weights must be non-negative and not all zero
pl_PL: wagi muszą być nieujemne oraz nie wszystkie równe zero

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
pl_PL: długość 'center' musi równać się liczbie kolumn w 'x'

en: invalid 'tree' ('merge' component)
pl_PL: niepoprawny argument 'tree' (komponent 'merge')

en: either 'k' or 'h' must be specified
pl_PL: jedno z 'k' lub 'h' musi zostać określone

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
pl_PL: komponent 'height' w 'tree' nie jest (rosnąco) posortowany

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
pl_PL: elementy 'k' muszą być pomiędzy 1 a %d

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
pl_PL: wpisy dendrogramu muszą wynosić 1,2,..,%d (w dowolnej kolejności), aby mogły być przekształcale na obiekt klasy "hclust"

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
pl_PL: węzeł drzewa celów z wartościami nie-dodatnimi #{gałęziami}

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
pl_PL: 'midcache()' dla niebinarnych drzew celu tylko częściowo zaimplementowane

en: non-leaf subtree of length 0
pl_PL: bezlistne poddrzewo o długości 0

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
pl_PL: 'order.dendrogram' wymaga drzewa celu

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
pl_PL: 'reorder.dendrogram' wymaga drzewa celu

en: invalid (length 0) node in dendrogram
pl_PL: niepoprawny (długość równa 0) węzeł w drzewie celu

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
pl_PL: bezliściowy węzeł drzewa celu z wartościami nie-dodatnimi #{gałęziami}

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
pl_PL: 'height' musi być równe co najmniej %g, maksymalnej wysokości jego komponentów

en: 'X' is not a dendrogram
pl_PL: 'X' nie jest drzewem celu

en: 'x' must be a numeric matrix
pl_PL: 'x' musi być macierzą liczbową

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
pl_PL: 'x' musi mieć przynajmniej 2 wiersze oraz 2 kolumny

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
pl_PL: argument 'margins' musi być wektorem liczbowym o długości 2

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
pl_PL: porządkowanie drzewa celu względem wierszy zwróciło indeks o niepoprawnej długości

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
pl_PL: 'Colv = "Rowv"', ale 'nrow(x) != ncol(x)'

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
pl_PL: porządkowanie drzewa celu względem kolumn zwróciło indeks o niepoprawnej długości

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
pl_PL: argument 'ColSideColors' musi być wektorem tekstowym o długości 'ncol(x)'

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
pl_PL: argument 'RowSideColors' musi być wektorem tekstowym o długości 'nrow(x)'

en: argument 'x' must be numeric
pl_PL: argument 'x' musi być liczbą

en: 'x' and 'weights' have unequal length
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'weights' mają niezgodne długości

en: 'x' contains missing values
pl_PL: argument 'x' zawiera brakujące wartości

en: 'weights' must all be finite
pl_PL: argument 'weights' musi w całości być skończony

en: 'weights' must not be negative
pl_PL: argument 'weights' nie może być ujemny

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
pl_PL: 'sum(weights)  !=  1' -- nie uzyska się prawdziwej gęstości

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
pl_PL: co najmniej 2 punkty są potrzebne aby automatycznie wybrać szerokość pasma

en: unknown bandwidth rule
pl_PL: nieznana reguła szerokości pasma

en: non-finite 'bw'
pl_PL: nieskończony argument 'bw'

en: 'bw' is not positive.
pl_PL: argument 'bw' nie jest dodatni

en: non-finite 'from'
pl_PL: nieskończony argument 'from'

en: non-finite 'to'
pl_PL: nieskończony argument 'to'

en: invalid formula in deriv
pl_PL: niepoprawna formuła w 'deriv()'

en: 'x' is not a vector
pl_PL: argument 'x' nie jest wektorem

en: bad value for 'lag' or 'differences'
pl_PL: niepoprawna wartość dla argumentów 'lag' lub 'differences'

en: 'xi' does not have the right length
pl_PL: 'xi' nie ma poprawnej długości

en: incorrect dimensions for 'xi'
pl_PL: niepoprawne wymiary dla 'xi'

en: 'x' is not a vector or matrix
pl_PL: argument 'x' nie jest wektorem ani macierzą

en: invalid distance method
pl_PL: niepoprawna metoda wyznaczania odległości

en: ambiguous distance method
pl_PL: niejednoznaczna metoda wyznaczania odległości

en: non-square matrix
pl_PL: macierz niekwadratowa

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
pl_PL: określ 'rate' lub 'scale', ale nie oba jednocześnie

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'prob' muszą być wektorami o jednakowej długości

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
pl_PL: prawdopodobieństwa muszą być skończone, nieujemne i nie wszystkie ustawione na 0

en: 'x' must be non-negative
pl_PL: argument 'x' musi być nieujemny

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
pl_PL: 'size != sum(x)', tzn. jeden jest niepoprawny

en: 'prob' and 'mu' both specified
pl_PL: określono jednocześnie argumenty 'prob' oraz 'mu'

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
pl_PL: niektóre wyrażenia będą miały wartości NA z uwagi na ograniczenia metody

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
pl_PL: wielowymiarowy przypadek z brakującymi współczynnikami nie jest jeszcze zaimplementowany

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
pl_PL: 'x' musi mieć 1 lub więcej niebrakujących wartości

en: wrong embedding dimension
pl_PL: niepoprawnie osadzony wymiar

en: 'covmat' is not a valid covariance list
pl_PL: 'covmat' nie jest poprawną listą kowariancji

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
pl_PL: nie dostarczono 'x' ani 'covmat'

en: response not allowed in formula
pl_PL: zmienna zależna nie jest dozwolona w formule

en: factor analysis applies only to numerical variables
pl_PL: analiza czynnikowa stosuje się tylko zmiennych liczbowych

en: 'covmat' is of unknown type
pl_PL: 'covmat' jest nieznanego typu

en: requested scores without an 'x' matrix
pl_PL: zażądano punktacji bez macierzy 'x'

en: factor analysis requires at least three variables
pl_PL: analiza czynnikowa wymaga przynajmniej trzech zmiennych

en: no starting values supplied
pl_PL: nie określono wartości początkowych

en: %s link not recognised
pl_PL: link %s nie został rozpoznany

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
pl_PL: ujemne wartości nie są dozwolone dla rodziny 'Poisson'

en: ignoring prior weights
pl_PL: ignorowanie wag a priori

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
pl_PL: ujemne wartości nie są dozwolone dla rodziny 'quasiPoisson'

en: cannot find valid starting values: please specify some
pl_PL: nie można znaleźć poprawnych wartości startowych; proszę określić kilka

en: y values must be 0 <= y <= 1
pl_PL: wartości 'y' muszą być z przedziału 0 <= y <= 1

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
pl_PL: nie można symulować z niecałkowitych 'prior.weights'

en: using weights as shape parameters
pl_PL: używanie wag jako parametrów kształtu

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
pl_PL: dodanie wartości są dozwolone jedynie dla rodziny 'inverse.gaussian'

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
pl_PL: pakiet CRAN 'SuppDists' jest potrzebny do symulacji z rodziny 'inverse.gaussian'

en: using weights as inverse variances
pl_PL: używanie wag jako odwrotności wariancji

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
pl_PL: 'variance' '%s' jest niepoprawna: możliwe wartości to: 'mu(1-mu)', 'mu', 'mu^2', 'mu^3' oraz 'constant'

en: length mismatch in convolution
pl_PL: niezgodność długości w splocie

en: missing values in 'filter'
pl_PL: brakujące wartości w argumencie 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
pl_PL: 'filter' jest dłuższy niż szeregi czasowe

en: argument 'sides' must be 1 or 2
pl_PL: argument 'sides' musi mieć wartość 1 lub 2

en: 'circular' must be logical and not NA
pl_PL: argument 'circular' musi być wartością logiczną oraz nie może być wartością NA

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
pl_PL: długość argumentu 'init' musi równać się długości argumentu 'filter'

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
pl_PL: argument 'x' musi mieć przynajmniej 2 wiersze oraz 2 kolumny

en: 'x' has entries too large to be integer
pl_PL: argument 'x' posiada wpisy zbyt duże aby były liczbami całkowitymi

en: 'x' has been rounded to integer: %s
pl_PL: argument 'x' został zaokrąglony do wartości całkowitej: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
pl_PL: jeśli argument 'x' nie jest macierzą, argument 'y' musi zostać podane

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
pl_PL: argument 'mult' musi być liczbą całkowitą >= 2, na ogół = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
pl_PL: alternatywa musi być 'two.sided', 'less' lub 'greater'

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
pl_PL: argument 'or' musi być pojedynczą liczbą pomiędzy 0 a Inf

en: need 2 or more non-zero row marginals
pl_PL: 2 lub więcej niezerowych granic wiersza jest wymagane

en: need 2 or more non-zero column marginals
pl_PL: 2 lub więcej niezerowych granic kolumny jest wymagane

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
pl_PL: 'names(hybridPars)' powinno mieć wartość NULL lub być ustawione na wartości domyślne

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
pl_PL: argument 'hybrid' jest ignorowany dla tabeli o wymiarach 2 x 2

en: all groups must contain data
pl_PL: wszystkie grupy muszą zawierać dane

en: not enough observations
pl_PL: niewystarczająca liczba obserwacji

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
pl_PL: argumenty 'y', 'groups' oraz 'block' muszą mieć tę samą długość

en: not an unreplicated complete block design
pl_PL: to nie jest niezreplikowana kompletna konstrukcja bloku

en: 'formula' missing
pl_PL: brakuje argumentu 'formula'

en: nothing to tabulate
pl_PL: nic do tabulowania

en: 'formula' must have both left and right hand sides
pl_PL: 'formula' musi mieć jednocześnie lewą i prawą stronę

en: interactions are not allowed
pl_PL: interakcje nie są dozwolone

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
pl_PL: 'formula' ma '.' po lewej oraz prawej stronie

en: incorrect variable names in rhs of formula
pl_PL: niepoprawne nazwy zmiennych po prawej stronie formuły

en: incorrect variable names in lhs of formula
pl_PL: niepoprawne nazwy zmiennych po lewej stronie formuły

en: cannot use dots in formula with given data
pl_PL: nie można używać kropek w formule z zadanymi danymi

en: 'x' must be an "ftable" object
pl_PL: argument 'mu' musi być obiektem klasy "ftable"

en: wrong method
pl_PL: błędna metoda

en: 'file' must be a character string or connection
pl_PL: argument 'file' musi być łańcuchem tekstowym lub połączeniem

en: 'row.var.names' missing
pl_PL: brakuje 'row.var.names'

en: 'col.vars' missing or incorrect
pl_PL: brakuje argumentu 'col.vars' lub jest niepoprawny

en: 'family' not recognized
pl_PL: argument 'family' nie został rozpoznany

en: invalid 'method' argument
pl_PL: niepoprawny argument 'method'

en: 'weights' must be a numeric vector
pl_PL: argument 'weight' musi być wektorem liczbowym

en: negative weights not allowed
pl_PL: ujemne wagi nie są dozwolone

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
pl_PL: liczba przesunięć (%d) powinna być równa liczbie obserwacji (%d)

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
pl_PL: dopasowanie aby wyliczyć zerowe odchylenie nie uzbieżniło się -- zwiększyć wartość 'maxit'?

en: value of 'epsilon' must be > 0
pl_PL: wartość 'epsilon' musi być > 0

en: maximum number of iterations must be > 0
pl_PL: maksymalna liczba iteracji musi być > 0

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
pl_PL: argument 'family' nie wygląda na poprawny obiekt rodziny

en: invalid linear predictor values in empty model
pl_PL: niepoprawne wartości liniowego predyktora w pustym modelu

en: invalid fitted means in empty model
pl_PL: niepoprawnie dopasowane średnie w pustym modelu

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
pl_PL: długość 'start' powinna równać się %d i odnosić się do współczynników początkowych dla %s

en: NAs in V(mu)
pl_PL: wartości NA w 'V(mu)'

en: 0s in V(mu)
pl_PL: zera w 'V(mu)'

en: NAs in d(mu)/d(eta)
pl_PL: wartości NA w 'd(mu)/d(eta)'

en: no observations informative at iteration %d
pl_PL: brak obserwacji informacyjnych w iteracji %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
pl_PL: nieskończone współczynniki w %d iteracji

en: singular fit encountered
pl_PL: napotkano osobliwe dopasowanie

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
pl_PL: nie znaleziono poprawnego zestawu współczynników: proszę dostarczyć wartości początkowe

en: step size truncated due to divergence
pl_PL: rozmiar kroku został przycięty ze względu na rozbieżność

en: inner loop 1; cannot correct step size
pl_PL: wewnętrzna pętla 1; nie można poprawić rozmiaru kroku

en: step size truncated: out of bounds
pl_PL: rozmiar kroku został przycięty: poza granicami

en: inner loop 2; cannot correct step size
pl_PL: wewnętrzna pętla 2; nie można poprawić rozmiaru kroku

en: glm.fit: algorithm did not converge
pl_PL: glm.fit: algorytm nie zbiegł się

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
pl_PL: glm.fit: algorytm zatrzymał się na wartości granicznej

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
pl_PL: glm.fit: dopasowane prawdopodobieństwa numerycznie okazały się być 0 lub 1

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
pl_PL: glm.fit: dopasowane stosunki numerycznie okazały się być 0

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
pl_PL: następujące argumenty przekazane do 'anova.glm()' są niepoprawne i zostały pominięte:

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
pl_PL: używanie testu Fishera z rodziną '%s' jest niepoprawne

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
pl_PL: używanie testu Fishera z ustaloną dyspersją jest niepoprawne

en: models with response %s removed because response differs from model 1
pl_PL: modele ze zmienną zależną %s zostały usunięte, ponieważ zmienna zależna różni się od tego w modelu 1

en: models were not all fitted to the same size of dataset
pl_PL: nie wszystkie modele zostały dopasowane do zbioru danych tego samego rozmiaru

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
pl_PL: obserwacje z zerową wagą nie zostały użyte podczas kalkulacji dyspersji

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
pl_PL: metoda 'ward' została przemianowana na 'ward.D'; zwróć uwagę na nową metodę 'ward.D2'

en: invalid clustering method
pl_PL: niepoprawna metoda grupowania

en: ambiguous clustering method
pl_PL: niejednoznaczna metoda grupowania

en: invalid dissimilarities
pl_PL: niepoprawne odmienności

en: size cannot be NA nor exceed 65536
pl_PL: rozmiar nie może wynosić NA ani też przekraczać wartość 65536

en: must have n >= 2 objects to cluster
pl_PL: co najmniej 2 obiekty są potrzebne aby móc grupować

en: invalid length of members
pl_PL: niepoprawna długość argumentu 'members'

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
pl_PL: argument 'x' nie może zostać przekształcony w klasę %s

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
pl_PL: rozważ dostarczenie metody 'as.hclust.%s()'

en: need dendrograms where all leaves have labels
pl_PL: potrzeba drzew celu, gdzie liście nie posiadają etykiet

en: 'k' and 'h' must be a scalar
pl_PL: argumenty 'k' oraz 'h' muszą być skalarami

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
pl_PL: określ dokładnie jeden z 'k' oraz 'h'

en: k must be between 2 and %d
pl_PL: elementy 'k' muszą być pomiędzy 2 a %d

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
pl_PL: określ dokładnie jeden z 'which' oraz 'x'

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
pl_PL: wszystkie elementy 'which' muszą być pomiędzy 1 a %d

en: invalid parameter values
pl_PL: niepoprawne wartości parametrów

en: a limit is NA or NaN
pl_PL: granica wynosi NA lub NaN

en: missing values not allowed
pl_PL: brakujące wartości są niedozwolone

en: 'r' is less than 1
pl_PL: wartość argumentu 'r' jest mniejsza niż 1

en: 'm' is less than 1
pl_PL: wartość argumentu 'm' jest mniejsza niż 1

en: 'r' is less than 0
pl_PL: wartość argumentu 'r' jest mniejsza niż 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
pl_PL: argument 'm' musi być wektorem z nieujemnymi liczbami całkowitymi

en: unknown named kernel
pl_PL: nieznane nazwane jądro

en: 'coef' must be a vector
pl_PL: argument 'coef' musi być wektorem

en: 'coef' does not have the correct length
pl_PL: argument 'coef' nie ma poprawnej długości

en: coefficients do not add to 1
pl_PL: współczynniki nie sumują się do 1

en: 'k' is not a kernel
pl_PL: argument 'k' nie jest jądrem

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
pl_PL: 'x' jest krótsze niż jądro 'k'

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
pl_PL: 'kernapply' nie jest dostępny dla obiektu 'x'

en: 'x' is not a kernel
pl_PL: argument 'x' nie jest jądrem

en: empty cluster: try a better set of initial centers
pl_PL: pusta grupa: spróbuj lepszego zestawu początkowych centrów

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
pl_PL: liczba centrów grup musi leżeć pomiędzy 1 a 'nrow(x)'

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
pl_PL: Kroki etapu Quick-TRANSfer przekroczyły maksimum (= %d)

en: invalid nrow(x)
pl_PL: niepoprawna wartość 'nrow(x)'

en: invalid ncol(x)
pl_PL: niepoprawna wartość 'ncol(x)'

en: 'centers' must be a number or a matrix
pl_PL: 'centers' musi być liczbą lub macierzą

en: more cluster centers than distinct data points.
pl_PL: więcej centrów grup niż odmiennych punktów danych.

en: initial centers are not distinct
pl_PL: początkowe centra nie są różne

en: more cluster centers than data points
pl_PL: więcej centrów grup niż punktów danych

en: 'iter.max' must be positive
pl_PL: argument 'iter.max' musi być dodatni

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
pl_PL: potrzeba mieć tę samą liczbę kolumn w 'x' oraz 'centers'

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
pl_PL: argument 'x' jest listą, więc ignorowanie argumentu 'g'

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
pl_PL: niektóre elementy 'x' nie są liczbami, więc zostaną przekształcone na liczby

en: not enough 'x' data
pl_PL: zbyt mało danych 'x'

en: not enough 'y' data
pl_PL: zbyt mało danych 'y'

en: p-value will be approximate in the presence of ties
pl_PL: wartość prawdopodobieństwa w obecności powtórzonych wartości będzie przybliżona

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
pl_PL: 'y' musi być liczbą lub funkcją lub łańcuchem o poprawnej nazwie funkcji

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
pl_PL: liczbowy argument 'y' musi zostać dostarczony.
    Dla estymacji gęstości użyj 'density()'

en: 'k' is not an integer
pl_PL: argument 'k' nie jest liczbą całkowitą

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
pl_PL: 'method = %s' nie jest wspierane. Używanie 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
pl_PL: liczba przesunięć (%d) powinna być równa liczbie obserwacji (%d)

en: 'x' must be a matrix
pl_PL: 'x' musi być macierzą

en: 0 (non-NA) cases
pl_PL: 0 przypadków (nie o wartości NA)

en: incompatible dimensions
pl_PL: niezgodne wymiary

en: missing or negative weights not allowed
pl_PL: brakujące lub ujemne wagi nie są dozwolone

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
pl_PL: niepoprawny obiekt 'lm':  brak komponentu 'terms'

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
pl_PL: wywoływanie 'summary.lm(<fake-lm-object>)' ...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
pl_PL: stopnie swobody reszty w obiekcie sugerują, że nie jest do dopasowanie 'lm'

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
pl_PL: idealne dopasowanie: podsumowanie może nie być wiarygodne

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
pl_PL: obiekt 'lm' nie ma poprawnego komponentu 'qr'. Ranga powinna być zerem lub nie powinieneś był użyć 'lm(.., qr=FALSE)'.

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
pl_PL: funkcja 'simulate()' nie jest jeszcze zaimplementowana dla wielowymiarowych 'lm()'

en: family '%s' not implemented
pl_PL: rodzina '%s' nie jest zaimplementowana

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
pl_PL: wywoływanie 'anova.lm(<fake-lm-object>)' ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
pl_PL: Testy ANOVA Fishera w istocie na idealnym dopasowaniu są niewiarygodne

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
pl_PL: wywoływanie 'predict.lm(<fake-lm-object>)' ...

en: predictions on current data refer to _future_ responses
pl_PL: predykcje na bieżących danych odnoszą się do _przyszłych_ wartości zmiennej zależnej

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
pl_PL: zakładanie przewidywanej wariancji odwrotnie proporcjonalnej do wag użytych do dopasowania

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
pl_PL: Zakładanie stałości przewidywanej wariancji mimo iż dopasowanie modelu jest ważone

en: 'weights' as formula should be one-sided
pl_PL: 'weights' jako formuła powinna być jednostronna

en: 'object' has no 'effects' component
pl_PL: 'object' nie ma komponentu 'effects'

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
pl_PL: argument 'se.fit' dla obiektów 'mlm' nie jest jeszcze zaimplementowany

en: invalid model QR matrix
pl_PL: niepoprawna macierz QR modelu

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
pl_PL: długości nie-NA reszt nie zgadzają się z przypadkami użytymi w dopasowaniu

en: predictors must all be numeric
pl_PL: wszystkie predyktory muszą być liczbami

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
pl_PL: argument 'degree' musi mieć wartość 0, 1, lub 2

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
pl_PL: określono 'span' oraz 'enp.target': zostanie użyty 'span'

en: invalid 'control' argument
pl_PL: niepoprawny argument 'control'

en: invalid NCOL(X)
pl_PL: niepoprawna wartość 'NCOL(X)'

en: only 1-4 predictors are allowed
pl_PL: tylko od 1 do 4 predyktorów jest dozwolone

en: invalid NROW(X)
pl_PL: niepoprawna wartość 'NROW(X)'

en: invalid 'y'
pl_PL: niepoprawna wartość 'y'

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
pl_PL: określono kwadrat predyktora czynnika, który ma zostać pominięty, gdy stopień = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
pl_PL: określono kwadrat predyktora, który ma zostać pominięty z tylko jednym liczbowym predyktorem

en: specified parametric for all predictors
pl_PL: określono parametry dla wszystkich predyktorów

en: first argument must be a "loess" object
pl_PL: pierwszy argument musi być obiektem klasu "loess"

en: no models to compare
pl_PL: brak modeli do porównania

en: extra arguments discarded
pl_PL: dodatkowe argumenty zostały odrzucone

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
pl_PL: funkcja 'logLik.lm()' nie wspiera wielokrotnych zmiennych zależnych

en: no "nobs" attribute is available
pl_PL: brak dostępnego atrybutu 'nobs'

en: no 'nobs' method is available
pl_PL: brak dostępnej metody 'nobs()'

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
pl_PL: argument 'margin' musi zawierać nazwy lub liczby odpowiadające argumentowi 'table'

en: 'start' and 'table' must be same length
pl_PL: argumenty 'start' oraz 'table' muszą mieć tę samą długość

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
pl_PL: liczba wag = %d powinna być równa %d (liczbie zmiennych zależnych)

en: 'X' matrix was collinear
pl_PL: macierz 'X' była współliniowa

en: missing observations deleted
pl_PL: brakujące obserwacje zostały usunięte

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
pl_PL: obserwacje z zerową wagą nie zostały użyte podczas obliczania odchylenia standardowego

en: observations with 0 weights not used
pl_PL: obserwacje z zerową wagą nie zostały użyte

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
pl_PL: 'low' oraz 'high' nie mogą jednocześnie być TRUE

en: need multiple responses
pl_PL: potrzeba wielokrotnych zmiennych zależnych

en: object must be of class %s or %s
pl_PL: obiekt musi być klasy %s lub %s

en: residuals have rank %d < %d
pl_PL: reszty mają rangę %d < %d

en: NAs are not allowed
pl_PL: wartości NA nie są dozwolone

en: each dimension in table must be >= 2
pl_PL: każdy wymiar w tabeli musi być >= 2

en: 'x' must be a 3-dimensional array
pl_PL: 'x' musi być 3-wymiarową tablicą

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
pl_PL: jeśli argument 'x' nie jest tablicą, argument 'y' musi być podany

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
pl_PL: jeśli argument 'x' nie jest tablicą, argument 'z' musi być podany

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
pl_PL: argumenty 'x', 'y' oraz 'z' muszą mieć tę samą długość

en: sample size in each stratum must be > 1
pl_PL: rozmiar próby w każdej warstwie musi być > 1

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
pl_PL: 'x' musi być kwadratową macierzą z co najmniej dwoma wierszami oraz kolumnami

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
pl_PL: 'x' oraz 'y' muszą mieć tę samą liczbę poziomów (minimum 2)

en: need numeric data
pl_PL: potrzeba danych liczbowych

en: 'mlm' objects with weights are not supported
pl_PL: obiekty klasy "mlm" z wagami nie są wspierane

en: X does not define a subspace of M
pl_PL: X nie definiuje podprzestrzeni M

en: residuals have rank %s < %s
pl_PL: reszty mają rangę %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
pl_PL: funkcja 'model.tables()' nie jest zaimplementowana dla wielu zmiennych zależnych

en: type '%s' is not implemented yet
pl_PL: typ '%s' nie jest jeszcze zaimplementowany

en: this fit does not inherit from "lm"
pl_PL: to dopasowanie nie dziedziczy z 'lm'

en: 'cterms' argument must match terms in model object
pl_PL: argument 'cterms' musi zgadzać się z członami w obiekcie modelu

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
pl_PL: Projekt nie jest zrównoważony -- użyj 'se.contrast()' dla 'se'

en: design is unbalanced so cannot proceed
pl_PL: projekt nie jest zrównoważony, dlatego też nie można kontynuować

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
pl_PL: Standardowa informacja o błędzie nie została zwrócona z powodu niezrównoważenia projektu. 
    Błędy standardowe mogą zostać uzyskane poprzez 'se.contrast'.

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
pl_PL: błędy standardowe dla typu '%s' nie są jeszcze zaimplementowane

en: na.action must be a function
pl_PL: argument 'na.action' musi być funkcją

en: non-factors ignored: %s
pl_PL: zignorowano nie-czynniki: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
pl_PL: eff.aovlist: nieortogonalne kontrasty dałyby niepoprawną odpowiedź

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
pl_PL: nie można utworzyć formuły z ramki danych o zerowej liczbie kolumn

en: no terms component nor attribute
pl_PL: brak komponentu 'terms' oraz atrybutu

en: 'termobj' must be a object of class %s
pl_PL: argument 'termobj' musi być obiektem klasy %s

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
pl_PL: zmienna '%s' została dopasowana z typem '%s', ale dostarczono typ '%s'

en: variables %s were specified with different types from the fit
pl_PL: zmienne %s zostały określone z typami innymi od tych z dopasowania

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
pl_PL: 'data' musi być ramką danych, nie macierzą lub tablicą

en: variable '%s' is not a factor
pl_PL: zmienna '%s' nie jest czynnikiem

en: 'offset' must be numeric
pl_PL: argument 'offset' musi być liczbą

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
pl_PL: ramka modelu oraz fomuła nie zgadzają się w 'model.matrix()'

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
pl_PL: zmienna '%s' jest nieobecna, jej kontrast będzie zignorowany

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
pl_PL: użycie 'type="numeric"' z czynnikową zmienną zależną zostanie zignorowane

en: invalid response type
pl_PL: niepoprawny typ zmiennej zależnej

en: invalid 'data' argument
pl_PL: niepoprawny argument 'data'

en: all times contain an NA
pl_PL: wszystkie czasy zawierają wartość NA

en: missing values in object
pl_PL: brakujące wartości w argumencie 'object'

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
pl_PL: argument 'print.level' musi być liczbą w przedziale [0, 1, 2]

en: 'interval' must be a vector of length 2
pl_PL: argument 'interval' musi być wektorem liczbowym o długości 2

en: lower < upper  is not fulfilled
pl_PL: warunek 'dolna < górna' nie został spełniony

en: f.lower = f(lower) is NA
pl_PL: 'f.lower = f(lower)' ma wartość NA

en: f.upper = f(upper) is NA
pl_PL: 'f.upper = f(upper)' ma wartość NA

en: invalid 'extendInt'; please report
pl_PL: niepoprawny argument 'extendInt'; proszę zgłosić raport

en: no sign change found in %d iterations
pl_PL: nie zaobserwowano zmiany znaku w %d iteracjach

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
pl_PL: nie udało się rozszerzenie końców przedziału dla f(dolny) * f(górny) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
pl_PL: wartości 'f()' na końcach nie są przeciwnego znaku

en: convergence problem in zero finding:
pl_PL: problem zbieżności podczas znajdywania zer

en: 'control' argument must be a named list
pl_PL: argument 'control' musi być nazwaną listą

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
pl_PL: logiczny argument 'hessian' nie jest dozwolony. Zobacz dokumentację.

en: 'params' has wrong length
pl_PL: argument 'params' ma niepoprawną długość

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
pl_PL: 'varying' musi być w przedziale 'seq_along(pars)'

en: 'varying' has wrong length
pl_PL: argument 'varying' ma niepoprawną długość

en: 'varying' must be logical, integer or character
pl_PL: 'varying' musi być wartością tekstową, logiczną lub liczbą całkowitą

en: invalid argument to 'getProfile'
pl_PL: niepoprawny argument przekazany do funkcji 'getProfile()'

en: cannot recognize parameter name
pl_PL: nie można rozpoznać nazwy parametru

en: levels truncated to positive values only
pl_PL: poziomy przycięto tylko do wartości dodatnich

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
pl_PL: setVarying : długość 'vary' musi zgadzać się z długością parametrów

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
pl_PL: osobliwa macierz gradientu w początkowych oszacowaniach parametru

en: 'data' must be a list or an environment
pl_PL: 'data' musi być listą albo środowiskiem

en: no starting values specified
pl_PL: nie określono wartości początkowych

en: parameters without starting value in 'data': %s
pl_PL: parametry bez początkowej wartości w 'data': %s

en: no parameters to fit
pl_PL: brak parametrów dla dopasowania

en: argument 'subset' will be ignored
pl_PL: argument 'subset' zostanie zignornowany

en: argument 'na.action' will be ignored
pl_PL: argument 'na.action' zostanie zignornowany

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
pl_PL: górne oraz dolne granice zostały zignorowane, dopóki nie będzie 'algorithm = "port"'

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
pl_PL: nie można obliczyć REML logarytmu funkcji wiarygodności dla obiektów 'nls'

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
pl_PL: 'anova' jest zdefiniowana jedynie dla sekwencji obiektów 'nls'

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
pl_PL: 'anova' jest zdefiniowana jedynie dla sekwencji obiektów 'nls'

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
pl_PL: formuła '%s' musi mieć formę '~expr'

en: '%s' cannot be of mode '%s'
pl_PL: argument '%s' nie może być trybu '%s'

en: a two-sided formula is required
pl_PL: wymagana jest dwustronna formuła

en: not enough groups
pl_PL: niewystarczająca liczba grup

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
pl_PL: granice mogą być użyte jedynie z metodą L-BFGS-B (lub Brent)

en: unknown names in control:
pl_PL: nieznane nazwy w kontroli:

en: read the documentation for 'trace' more carefully
pl_PL: przeczytaj dokumentację dotyczącą 'trace' bardziej uważnie

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
pl_PL: 'trace != 0' potrzebuje 'REPORT >= 1'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
pl_PL: metoda L-BFGS-B używa 'factr' (oraz 'pgtol') zamiast 'reltol' oraz 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
pl_PL: jednowymiarowa optymalizacja metodą Neldera-Meada nie jest wiarygodna:
    użyj 'Brent' lub 'optimize()' bezpośrednio

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
pl_PL: 'metod = "Brent"' jest dostępna jedynie dla jednowymiarowej optymalizacji

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
pl_PL: 'lower' oraz 'upper' muszą być skończonymi wartościami

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
pl_PL: zbieranie standardowego odchylenia jest niezgodne ze sparowanymi testami

en: 'x' must have 2 columns
pl_PL: 'x' musi mieć 2 kolumny

en: 'x' and 'n' must have the same length
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'n' muszą mieć tę samą długość

en: too few groups
pl_PL: zbyt mało grup

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
pl_PL: brak wykreślalnych obserwacji z jednej transmisji:
      %s

en: use only with "lm" objects
pl_PL: używaj tylko z obiektami klasy "lm"

en: 'which' must be in 1:6
pl_PL: 'which' musi być w przedziale 1:6

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
pl_PL: argument 'id.n' musi być w przedziale {1,..,%d}

en: y is empty or has only NAs
pl_PL: argument 'y' jest pusty lub posiada jedynie wartości NA

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
pl_PL: wszystkie dopasowane wartości (zależne) są = %s
    oraz nie ma czynnikowych predyktorów; brak wykresu nr. 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'T' mają niezgodne długości

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
pl_PL: argument 'x' musi być skończoną nieujemną liczbą całkowitą

en: 'T' must be nonnegative
pl_PL: argument 'T' musi być nieujemny

en: not enough data
pl_PL: zbyt mało danych

en: the case k > 2 is unimplemented
pl_PL: przypadek dla k > 2 nie jest zaimplementowany

en: 'r' must be a single positive number
pl_PL: argument 'r' musi być pojedynczą dodatnią liczbą

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pl_PL: dokładnie jeden z 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', oraz 'sig.level' musi mieć wartość NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pl_PL: dokładnie jeden z 'n', 'p1', 'p2', 'power', oraz 'sig.level' musi mieć wartość NULL

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
pl_PL: Żaden poziom istotności [0, 1] nie może być znaleziony celem zyskania oczekiwanej mocy

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pl_PL: dokładnie jeden z 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', oraz 'sig.level' musi mieć wartość NULL

en: number of groups must be at least 2
pl_PL: liczba grup musi być przynajmniej równa 2

en: number of observations in each group must be at least 2
pl_PL: liczba obserwacji w każdej grupie musi wynosić minimum 2

en: 'nterms' is missing with no default
pl_PL: brakuje wartości dla 'nterms', a nie ma określonej wartości domyślnej

en: 'ppr' applies only to numerical variables
pl_PL: 'ppr' stosuje się jedynie do zmiennych liczbowych

en: mismatched 'x' and 'y'
pl_PL: niezgodne 'x' oraz 'y'

en: wrong number of columns in 'x'
pl_PL: niepoprawna liczba kolumn w 'x'

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
pl_PL: nie można przeskalować kolumny stałych wartości/zer na jednostkową wariancję

en: PCA applies only to numerical variables
pl_PL: analiza głównych komponentów stosuje się jedynie do zmiennych liczbowych

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
pl_PL: brak dostępnych punktacji: dopasuj ponownie z 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
pl_PL: 'newdata' musi być macierzą lub ramką danych

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
pl_PL: 'newdata' nie ma nazwanych kolumn pasujących do jednej lub więcej oryginalnych kolumn

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
pl_PL: 'newdata' nie ma poprawnej liczby kolumn

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
pl_PL: dostarczono jednocześnie 'x' oraz 'covmat': 'x' zostanie zignorowany

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
pl_PL: 'princomp' może zostać użyte jedynie, gdy jednostek jest więcej niż zmiennych

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
pl_PL: nie można użyć 'cor=TRUE' ze zmienną przyjmującą stałą wartość

en: covariance matrix is not non-negative definite
pl_PL: macierz kowariancji nie jest nieujemnie określona

en: argument does not include a 'qr' component
pl_PL: argument nie uwzględnia komponentu 'qr'

en: argument does not include an 'effects' component
pl_PL: argument nie uwzględnia komponentu 'effects'

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
pl_PL: funkcja 'proj()' nie jest zaimplementowana dla wielokrotnych zmiennych zależnych

en: table 'x' should have 2 entries
pl_PL: tabela 'x' powinna mieć 2 wpisy

en: elements of 'n' must be positive
pl_PL: elementy 'n' muszą być dodatnie

en: elements of 'x' must be nonnegative
pl_PL: elementy 'x' muszą być nieujemne

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
pl_PL: elementy 'x' nie mogą być większe niż elementy 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
pl_PL: argumenty 'p' musi mieć tę samą długość co 'x' oraz 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
pl_PL: elementy 'p' muszą być w przedziale (0,1)

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
pl_PL: argument 'type' musi mieć wartość 1 lub 3 dla uporządkowanych czynników

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
pl_PL: brakujące wartości oraz wartości NaN nie są dozwolone jeśli 'na.rm = FALSE'

en: 'probs' outside [0,1]
pl_PL: argument 'probs' jest poza przedziałem [0,1]

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
pl_PL: argumenty 'r' oraz 'c' muszą mieć jednakowe sumy

en: 'relevel' only for (unordered) factors
pl_PL: 'relevel' tylko dla nieuporządkowanych czynników

en: 'relevel' only for unordered factors
pl_PL: 'relevel' tylko dla nieuporządkowanych czynników

en: 'ref' must be of length one
pl_PL: argument 'ref' musi być długości 1

en: 'ref' must be an existing level
pl_PL: 'ref' musi być istniejącym poziomem

en: ref = %d must be in 1L:%d
pl_PL: ref = %d musi być w przedziale 1L:%d

en: failed to guess time-varying variables from their names
pl_PL: nie udało się odgadnąć zmiennych zależnych od czasu z ich nazw

en: 'varying' arguments must be the same length
pl_PL: argumenty 'varying' muszą być tej samej długości

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
pl_PL: 'lengths(varying)' musi zgadzać się z 'length(times)'

en: there are records with missing times, which will be dropped.
pl_PL: pojawiają się rekordy z brakującymi czasami, które zostaną pominięte.

en: some constant variables (%s) are really varying
pl_PL: niektóre zmienne o stałej wartości (%s) tak naprawdę się zmieniają

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
pl_PL: brak atrybutu 'reshapeWide', potrzeba określić 'varying'

en: 'varying' must be nonempty list or vector
pl_PL: 'varying' musi być niepustą listą lub wektorem

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
pl_PL: długość 'v.names' nie dzieli równo długości 'varying'

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
pl_PL: długość 'varying' musi być iloczynem długości 'v.names' oraz długości 'times'

en: 'k' must be positive
pl_PL: argument 'k' musi być dodatni

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
pl_PL: 'k' musi być nieparzyste!  Zmienianie 'k' na %d

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
pl_PL: 'k' jest większe niż 'n'!  Zmienianie 'k' na %d

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
pl_PL: pasmo 'k' musi być >= 1 i musi być nieparzyste!

en: argument 'object' has an impossible length
pl_PL: argument 'object' ma nieprawdopodobną długość

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
pl_PL: nie znaleziono metody 'getInitial()' dla obiektów klasy "%s"

en: sample size must be between 3 and 5000
pl_PL: długość argumentu 'x' musi być pomiędzy 3 a 5000

en: all 'x' values are identical
pl_PL: wszystkie wartości 'x' są identyczne

en: attempt to smooth non-numeric values
pl_PL: próba wygładzenia wartości nieliczbowych

en: attempt to smooth NA values
pl_PL: próba wygładzenia wartości NA

en: invalid 'endrule' argument
pl_PL: niepoprawny argument 'endrule'

en: invalid 'control.spar'
pl_PL: niepoprawna wartość 'control.spar'

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
pl_PL: wartości brakujące lub nieskończone nie są dozwolone na wejściach

en: invalid number of points
pl_PL: niepoprawna liczba punktów

en: lengths of 'x' and 'w' must match
pl_PL: długości argumentów 'x' oraz 'w' muszą się zgadzać

en: all weights should be non-negative
pl_PL: wszystkie wagi muszą być nieujemne

en: some weights should be positive
pl_PL: niektóre wagi powinny być dodatnie

en: 'tol' must be strictly positive and finite
pl_PL: argument 'tol' musi być ściśle dodatni i skończony

en: invalid 'keep.stuff'
pl_PL: niepoprawna wartość 'keep.stuff'

en: need at least four unique 'x' values
pl_PL: potrzeba przynajmniej czterech unikalnych wartości 'x'

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
pl_PL: argument 'cv' nie może mieć wartości NA, gdy określono argument 'df'

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
pl_PL: krzyżowa walidacja z nieunikalnymi wartościami 'x' wydaje się wątpliwa

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
pl_PL: Liczbowy argument 'all.knots' musi być ściśle rosnący

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
pl_PL: argument 'all.knots' jest wektorem węzłów; specyfikacja 'nknots' została odrzucona

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
pl_PL: liczbowe 'all.knots' musi pokryć przedział [0,1] (= przekształcony zakres danych)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
pl_PL: argument 'all.knots' ma wartość TRUE; specyfikacja 'nknots' została odrzucona

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
pl_PL: 'nknots' musi być liczbą (w przedziale {1,..,n})

en: 'nknots' must be at least 1
pl_PL: argument 'nknots' musi wynosić co najmniej 1

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
pl_PL: nie można użyć więcej wewnętrznych węzłów niż unikalnych wartości 'x'

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
pl_PL: nie wolno określać równocześnie argumentu 'spar' oraz 'lambda'

en: 'spar' must be of length 1
pl_PL: argument 'spar' musi mieć długość 1

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
pl_PL: ignorowanie niepoprawnej wartości stopni swodoby; wartość musi spełniać warunek: 1 < df <= n, n = #{unikalne x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
pl_PL: NA lev[]; prawdopodobnie parametr wygładzający 'spar' jest stanowczo zbyt duży!

en: setting df = 1  __use with care!__
pl_PL: ustawianie 'df = 1'  __używaj z ostrożnością!__

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
pl_PL: potrzeba wyniku 'smooth.spline(keep.data=TRUE)'

en: type = "partial" is not yet implemented
pl_PL: 'type = "partial"' nie jest jeszcze zaimplementowany

en: not a valid "smooth.spline" object
pl_PL: to nie jest poprawny obiekt klasy "smooth.spline"

en: 'span' must be between 0 and 1.
pl_PL: argument 'span' musi być pomiędzy 0 a 1

en: 'y' must be numeric vector
pl_PL: argument 'y' musi być wektorem liczbowym

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
pl_PL: liczba obserwacji w argumentach 'x' oraz 'y' musi się zgadzać

en: number of weights must match number of observations.
pl_PL: liczba wag musi zgadzać się z liczbą obserwacji

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
pl_PL: 'x' musi być pomiedzy 0 a 1 dla periodycznego wygładzania

en: no finite observations
pl_PL: brak skończonych obserwacji

en: 'p' must be between 0 and 0.5
pl_PL: argument 'p' musi być pomiędzy 0 a 0.5

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
pl_PL: długość 'p' musi być 1 lub równa liczbie kolumn 'x'

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
pl_PL: 'x' musi być szeregiem czasowym lub dopasowaniem 'ar()'

en: must specify 'spans' or a valid kernel
pl_PL: potrzeba określić 'spans' lub poprawne jądro

en: coverage probability out of range [0,1)
pl_PL: prawdopodobieństwo pokrycia poza przedziałem [0,1)

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
pl_PL: spline: pierwsza oraz ostatnia wartość 'y' różnią się -- używanie 'y[1]' dla obu

en: 'y' must be increasing or decreasing
pl_PL: 'y' musi być rosnące lub malejące

en: 'spline' requires n >= 1
pl_PL: 'spline' wymaga n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
pl_PL: spline: pierwsza oraz ostatnia wartość 'y' różnią się -- używanie 'y[1L]' dla obu

en: 'deriv' must be between 0 and 3
pl_PL: argument 'deriv' musi być pomiędzy 0 a 3

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
pl_PL: 'x' musi być *ściśle* rosnące (nie - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
pl_PL: stepfun: 'x' musi być uporządkowany rosnąco

en: 'x' must have length >= 1
pl_PL: argument 'x' musi mieć długość >= 1

en: 'y' must be one longer than 'x'
pl_PL: 'y' musi być o jeden dłuższy niż 'x'

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
pl_PL: brak dostępnej metody 'as.stepfun' dla 'x'

en: not a valid step function
pl_PL: to nie jest poprawna funkcja krokowa

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
pl_PL: 'plot.stepfun' wywołana z błędnym typem argumentu 'x'

en: %s must be 0 or 1
pl_PL: %s musi wynosić 0 lub 1

en: only univariate series are allowed
pl_PL: tylko jednowymiarowe serie są dozwolone

en: series is not periodic or has less than two periods
pl_PL: szereg nie jest periodyczny lyb ma mniej niż dwa okresy

en: unknown string value for s.window
pl_PL: nieznana wartość łańcucha dla argumentu 's.window'

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
pl_PL: 'cutpoints' muszą być unikalne w przedziale '0 < cuts < 1', ale są =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
pl_PL: 'cutpoints' muszą być unikalne, ale są =

en: 'x' must be between -1 and 1
pl_PL: wartość 'x' musi być pomiędzy -1 a 1

en: 'x' must be between %s and %s
pl_PL: argument 'x' musi być pomiędzy %s a %s

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
pl_PL: liczba 'cutpoints' musi być o jeden mniejsza niż liczba symboli

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
pl_PL: liczba 'cutpoints' musi być o jeden większa niż liczba symboli

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
pl_PL: potrzeba mieć dwa 'symbols' dla argumentu logicznego 'x'

en: invalid 'abbr.colnames'
pl_PL: niepoprawna wartość 'abbr.colnames'

en: 'mu' must be a single number
pl_PL: argument 'mu' musi być pojedynczą liczbą

en: 'y' is missing for paired test
pl_PL: brakuje 'y' do sparowanego testu

en: data are essentially constant
pl_PL: dane są w zasadzie stałe

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
pl_PL: 'main' musi być TRUE, FALSE, NULL lub być tekstem (wektor).

en: x is not a vector or univariate time series
pl_PL: 'x' nie jest wektorem ani jednowymiarowym szeregiem czasowym

en: singularities in regression
pl_PL: osobliwości w regresji

en: 'ts' object must have one or more observations
pl_PL: obiekt 'ts' musi mieć jedną lub więcej obserwacji

en: 'start' cannot be after 'end'
pl_PL: 'start' nie może być po 'end'

en: no time series supplied
pl_PL: nie dostarczono szeregu czasowego

en: not all series have the same frequency
pl_PL: nie wszystkie szeregi mają tę samą częstotliwość

en: non-intersecting series
pl_PL: nieprzecinające się szeregi

en: non-time series not of the correct length
pl_PL: szeregi nie-czasowe nie mają poprawnej długości

en: time series contains internal NAs
pl_PL: szeregi czasowe zawierają wewnętrznie wartości NA

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
pl_PL: szereg jest uszkodzony, bez atrybutu 'tsp'

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
pl_PL: szereg jest uszkodzony: długość %d z 'tsp' sugerującym %d

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
pl_PL: nie można narysować więcej niż 10 szeregów jako 'multiple'

en: scatter plots only for univariate time series
pl_PL: wykresy punktowe tylko dla jednowymiarowych szeregów czasowych

en: 'xy.labels' must be logical or character
pl_PL: 'xy.labels' musi być tekstem lub zmienną logiczną

en: 'frequency' not changed
pl_PL: argument 'frequency' nie został zmieniony

en: bad value for 'start'
pl_PL: niepoprawna wartość dla 'start'

en: 'start' value not changed
pl_PL: argument 'start' nie został zmieniony

en: bad value for 'end'
pl_PL: niepoprawna wartość dla argumentu 'end'

en: 'end' value not changed
pl_PL: argument 'end' nie został zmieniony

en: extending time series when replacing values
pl_PL: rozszerzanie szeregów czasowych przy wymianie wartości

en: times to be replaced do not match
pl_PL: czasy do zastąpienia nie zgadzają się

en: no replacement values supplied
pl_PL: nie dostarczono wartości zamiennych

en: too many replacement values supplied
pl_PL: dostarczono zbyt dużo wartości zamiennych

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
pl_PL: liczba dostarczonych wartości nie jest pod-wielokrotnością liczby wartości do zamiany

en: only replacement of elements is allowed
pl_PL: dozwolona jest tylko zamiana elementów

en: 'model' must be list
pl_PL: argument 'model' musi być listą

en: 'n' must be strictly positive
pl_PL: argument 'n' musi być ściśle dodatni

en: 'ar' part of model is not stationary
pl_PL: część 'ar' modelu nie jest stacjonarna

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
pl_PL: oryginał 'n.start' musi być tak długi jak 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
pl_PL: 'model$order' musi być długości 3

en: inconsistent specification of 'ar' order
pl_PL: niespójna specyfikacja porządku 'ar'

en: inconsistent specification of 'ma' order
pl_PL: niespójna specyfikacja porządku 'ma'

en: number of differences must be a positive integer
pl_PL: liczba różnic musi być dodatnią liczbą całkowitą

en: need an object with call component
pl_PL: potrzeba obiektu z komponentem wywołania

en: 'ratio' must be a single positive number
pl_PL: argument 'ratio' musi być pojedynczą dodatnią liczbą

en: 'x' and 'w' must have the same length
pl_PL: argumenty 'x' oraz 'w' muszą mieć tę samą długość

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
pl_PL: nie można obliczyć przedziału ufności gdy wszystkie obserwacje wynoszą zero lub są powtórzone

en: requested conf.level not achievable
pl_PL: żądany 'conf.level' nie jest osiągalny

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
pl_PL: nie można obliczyć przedziału ufności gdy wszystkie obserwacje są powtórzone

en: %s applies only to two-way tables
pl_PL: '%s' stosuje się jedynie do dwukierunkowych tabel

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model regresji asymptotycznej

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
pl_PL: nie można dopasować modelu regresji asymptotycznej do tych danych

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
pl_PL: zbyt mało obserwacji aby dopasować model regresji asymptotycznej

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model 'asympOff'

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model 'asympOrig'

en: too few distinct input values to fit a biexponential
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować 'biexponential'

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
pl_PL: potrzeba, aby długość zmiennej zależnej = długości drugiego argumentu 'SSfol'

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
pl_PL: potrzeba mieć co najmniej 4 obserwacje aby dopasować model 'SSfol'

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować 4 parametrową funkcję logistyczną

en: too few distinct input values to fit a logistic model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model logistyczny

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model Michaelisa-Mentena

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model Gompertza

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
pl_PL: zbyt mało różnych wartości wejściowych aby dopasować model wzrostu Weibull'a

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
pl_PL: wszystkie wartości 'x' musi być nieujemne aby dopasować model wzrostu Weibull'a

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
pl_PL[0]: używanie %d/%d wiersza z połączonego dopasowania
pl_PL[1]: używanie %d/%d wierszy z połączonego dopasowania
pl_PL[2]: używanie %d/%d wierszy z połączonego dopasowania

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
pl_PL[0]: niższy zakres posiada człon %s, które nie jest uwzględniony w modelu
pl_PL[1]: niższy zakres posiada człony %s, które nie są uwzględnione w modelu
pl_PL[2]: niższy zakres posiada człony %s, które nie są uwzględnione w modelu

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
pl_PL[0]: górny zakres posiada człon %s, które nie jest uwzględniony w modelu
pl_PL[1]: górny zakres posiada człony %s, które nie są uwzględnione w modelu
pl_PL[2]: górny zakres posiada człony %s, które nie są uwzględnione w modelu

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
pl_PL[0]: jest %d człon błędu: tylko 1 jest dozwolony
pl_PL[1]: są %d człony błędu: tylko 1 jest dozwolony
pl_PL[2]: jest %d członów błędu: tylko 1 jest dozwolony

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
pl_PL[0]: nieznana nazwa %s w liście 'split'
pl_PL[1]: nieznane nazwy %s w liście 'split'
pl_PL[2]: nieznane nazwy %s w liście 'split'

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
pl_PL[0]: %d czynnik to zbyt dużo dla %d zmiennych
pl_PL[1]: %d czynniki to zbyt dużo dla %d zmiennych
pl_PL[2]: %d czynników to zbyt dużo dla %d zmiennych

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
pl_PL[0]: 'start' musi mieć %d wiersz
pl_PL[1]: 'start' musi mieć %d wiersze
pl_PL[2]: 'start' musi mieć %d wierszy

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
pl_PL[0]: nie można zoptymalizować z tej wartości startowej
pl_PL[1]: nie można zoptymalizować z tych wartości startowych
pl_PL[2]: nie można zoptymalizować z tych wartości startowych

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
pl_PL[0]: 'init' musi mieć %d kolumnę
pl_PL[1]: 'init' musi mieć 1 lub %d kolumny
pl_PL[2]: 'init' musi mieć 1 lub %d kolumn

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
pl_PL[0]: macierz 'X' ma rangę %d, ale tylko %d obserwację
pl_PL[1]: macierz 'X' ma rangę %d, ale tylko %d obserwacje
pl_PL[2]: macierz 'X' ma rangę %d, ale tylko %d obserwacji

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
pl_PL[0]: 'medpolish()' nie zbiegł się w %d iteracji
pl_PL[1]: 'medpolish()' nie zbiegł się w %d iteracjach
pl_PL[2]: 'medpolish()' nie zbiegł się w %d iteracjach

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
pl_PL[0]: %d brakująca wartość została skasowana
pl_PL[1]: %d brakujące wartości zostały skasowane
pl_PL[2]: %d brakujących wartości zostało skasowanych

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
pl_PL[0]: macierz 'X' ma %d przypadek (wiersz)
pl_PL[1]: macierz 'X' ma %d przypadki (wiersze)
pl_PL[2]: macierz 'X' ma %d przypadków (wierszy)

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
pl_PL[0]: 'Y' ma %d przypadek (wiersz)
pl_PL[1]: 'Y' ma %d przypadki (wiersze)
pl_PL[2]: 'Y' ma %d przypadków (wierszy)

en: only %d case | only %d cases
pl_PL[0]: tylko %d przypadek
pl_PL[1]: tylko %d przypadki
pl_PL[2]: tylko %d przypadków

en: but %d variable | but %d variables
pl_PL[0]: ale %d zmienna
pl_PL[1]: ale %d zmienne
pl_PL[2]: ale %d zmiennych

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
pl_PL[0]: 'medpolish()' nie zbiegł się w %d iteracji
pl_PL[1]: 'medpolish()' nie zbiegł się w %d iteracjach
pl_PL[2]: 'medpolish()' nie zbiegł się w %d iteracjach

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
pl_PL[0]: 'newdata' miała %d wiersz
pl_PL[1]: 'newdata' miała %d wiersze
pl_PL[2]: 'newdata' miała %d wierszy

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
pl_PL[0]: ale znaleziona zmienna ma %d wiersz
pl_PL[1]: ale znalezione zmienne mają %d wiersze
pl_PL[2]: ale znalezione zmienne mają %d wierszy

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
pl_PL[0]: czynnik %s ma nowy poziom %s
pl_PL[1]: czynnik %s ma nowe poziomy %s
pl_PL[2]: czynnik %s ma nowe poziomy %s

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
pl_PL[0]: %d obserwacja została skasowana z uwagi na braki w niej zawarte
pl_PL[1]: %d obserwacje zostały skasowane z uwagi na braki w nich zawarte
pl_PL[2]: %d obserwacji zostało skasowanych z uwagi na braki w nich zawarte

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
pl_PL[0]: metoda 'uniroot()' nie zbiegła się w %d iteracji
pl_PL[1]: metoda 'uniroot()' nie zbiegła się w %d iteracjach
pl_PL[2]: metoda 'uniroot()' nie zbiegła się w %d iteracjach

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
pl_PL[0]: nierozpoznany element kontrolny o nazwie %s został zignorowany
pl_PL[1]: nierozpoznane elementy kontrolne o nazwach %s zostały zignorowane
pl_PL[2]: nierozpoznane elementy kontrolne o nazwach %s zostały zignorowane

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
pl_PL[0]: parametr dopasowania %s bez jakichkolwiek zmiennych
pl_PL[1]: parametry dopasowania %s bez jakichkolwiek zmiennych
pl_PL[2]: parametry dopasowania %s bez jakichkolwiek zmiennych

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
pl_PL[0]: parametr %s nie pojawia się w formule modelu
pl_PL[1]: parametry %s nie pojawiają się w formule modelu
pl_PL[2]: parametry %s nie pojawiają się w formule modelu

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
pl_PL[0]: %d obserwacji z wartością NA, NaN lub Inf została skasowana
pl_PL[1]: %d obserwacje z wartościami NA, NaN oraz/lub Inf zostały skasowane
pl_PL[2]: %d obserwacji z wartościami NA, NaN oraz/lub Inf zostało skasowanych

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
pl_PL[0]: argument 'start.innov' jest zbyt krótki: potrzeba %d punktu
pl_PL[1]: argument 'start.innov' jest zbyt krótki: potrzeba %d punktów
pl_PL[2]: argument 'start.innov' jest zbyt krótki: potrzeba %d punktów
