2.13.0 - en to pt_BR translation catalogue (761 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
pt_BR: os modelos não foram todos ajustados com o mesmo número de observações

en: empty model supplied
pt_BR: modelo fornecido é vazio

en: 'acf' must be of length two or more
pt_BR: 'acf' deve ter comprimento dois ou mais

en: object not interpretable as a factor
pt_BR: objeto não interpretável como fator

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
pt_BR: não é possível ajustar modelos sem nível especificado ('alpha' não pode ser 0 ou FALSE)

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
pt_BR: 'alpha', 'beta' e 'gamma' devem estar dentro do intervalo unitário

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
pt_BR: pelo menos 2 períodos são necessários para calcular valores de início sazonais

en: invalid length(x)
pt_BR: comprimento inválido

en: optimization difficulties: %s
pt_BR: dificuldades de otimização: %s

en: optimization failure
pt_BR: falha de otimização

en: time series has no or less than 2 periods
pt_BR: série temporal não tem período, ou tem menos de 2

en: the series is entirely NA
pt_BR: a série é completamente NA

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
pt_BR: a frequência deve ser um inteiro positivo >= 2 para BSM

en: only implemented for univariate time series
pt_BR: implementado somente para séries temporais univariadas

en: 'x' must be numeric
pt_BR: 'x' deve ser numérico

en: the first value of the time series must not be missing
pt_BR: o primeiro valor da série temporal não pode ser missing

en: all parameters were fixed
pt_BR: todos os parâmetros fixados

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
pt_BR: possível problema na convergência: 'optim' retornou código = %d e mensagem %s

en: no factors in the fitted model
pt_BR: nenhum fator no modelo ajustado

en: 'which' specified no factors
pt_BR: 'which' não especificou nenhum factor

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
pt_BR: 'which' especifiou alguns não-fatores que serão descartados

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
pt_BR: 'sampleT' e 'nser' devem ser inteiros

en: 'lag.max' must be at least 0
pt_BR: 'lag.max' deve ser pelo menos 0

en: 'lag.max' must be at least 1
pt_BR: 'lag.max' deve ser ao menos 1

en: NAs in 'x'
pt_BR: NAs em 'x'

en: x$lag must have at least 1 column
pt_BR: x$lag deve ter ao menos 1 coluna

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
pt_BR: ci.type="ma" somente pode ser usado se o primeiro atraso for 0

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
pt_BR: Página [%d,%d]: i =%s; j =%s

en: univariate time series only
pt_BR: Somente séries temporais uinivariadas

en: no terms in scope
pt_BR: Nenhum termo no escopo

en: no terms in scope for adding to object
pt_BR: Nenhum termo na fórmula para adicionar ao objeto

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
pt_BR: Número de linhas em uso mudou: remover valores ausentes?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
pt_BR: tentar selecionar um modelo sobre um ajuste essencialmente perfeito não faz sentido

en: F test assumes quasi%s family
pt_BR: O teste F assume a família quasi%s

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
pt_BR: Nenhum método  'add1' implementado para modelos  "mlm"

en: scope is not a subset of term labels
pt_BR: A fórmula de destino não é um subconjunto dos termos rotulados

en: no 'drop1' method for "mlm" models
pt_BR: nenhum método  'drop1' para modelos "mlm"

en: F test assumes 'quasi%s' family
pt_BR: O teste F assume a família quasi%s

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
pt_BR: AIC não é definido para este modelo, então o 'step' não pode continuar

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
pt_BR: AIC é -infinito para este modelo, então o 'step' não pode continuar

en: 'A' must be an array or table
pt_BR: 'A' deve ser um array ou tabela

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
pt_BR: comprimento de FUN, %d,
     não corresponde aos comprimentos das margens, %d

en: no rows to aggregate
pt_BR: nenhumas linhas para agregar

en: 'by' must be a list
pt_BR: 'by' deve ser uma lista

en: arguments must have same length
pt_BR: argumentos devem ter o mesmo comprimento

en: argument 'x' is  missing -- it has been renamed from 'formula'
pt_BR: argumento 'x' está  ausente -- foi renomeado de 'formula'

en: argument 'x' must be a formula
pt_BR: argumento 'x' deve ser uma fórmula

en: formula 'x' must have both left and right hand sides
pt_BR: fórmula 'x' deve ter os lados tanto esquerdo quanto direito

en: cannot change frequency from %g to %g
pt_BR: não é possível mudar a frequência de %g para %g

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
pt_BR: 'x' deve ser coeficiente matriz/quadro de dados

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
pt_BR: opção "show.coef.Pvalues" é inválida: assumindo TRUE

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
pt_BR: 'P.values' é TRUE, mas 'has.Pvalue' não é

en: wrong k / cs.ind
pt_BR: k / cs.ind errado

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
pt_BR: opção "show.signif.stars" é inválida: assumindo TRUE

en: 'anova' object must have colnames
pt_BR: objeto 'anova' deve ter colnames

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
pt_BR: 'conf.level' deve ser um único número entre 0 e 1

en: not enough 'x' observations
pt_BR: número de observações 'x' insuficiente

en: not enough 'y' observations
pt_BR: número de observações 'y' insuficiente

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
pt_BR: amostras diferem na localização: não é possível computar intervalo de confiança, retornando NA

en: cannot compute confidence set, returning NA
pt_BR: não é possível computar intervalo de confiança, retornando NA

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
pt_BR: não é possível computar intervalo de confiança assintótico ou estimadornão é possível computar intervalo de confiança assintótico ou estimador

en: cannot compute estimate, returning NA
pt_BR: não é possível computar estimativa, retornando NA

en: cannot compute exact p-value with ties
pt_BR: não é possível computar o valor de p exato com o de desempate

en: cannot compute exact confidence interval with ties
pt_BR: impossível computar os intervalos de confiança exatos com empate

en: 'formula' missing or incorrect
pt_BR: 'formula' com termos faltando ou incorreta

en: grouping factor must have exactly 2 levels
pt_BR: fator de agrupamento deve ter exatamente 2 níveis

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
pt_BR: pesos não são permitidos em um ajuste aov() multi-estrato

en: Error() model is singular
pt_BR: modelo Error() é singular

en: the 'split' argument must be a list
pt_BR: o argumento  'split' deve ser uma lista

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
pt_BR: 'coef' deve definir um contraste, i.e., somatório deve ser  0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
pt_BR: 'coef' deve ter o mesmo comprimento de 'contrast.obj'

en: each element of '%s' must be logical
pt_BR: cada elemento de '%s' deve ser lógico

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
pt_BR: o contraste definido está vazio (não tem elementos TRUE )

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
pt_BR: colunas de 'contrast.obj' devem definir um contraste (somatório zero)

en: no degrees of freedom for residuals
pt_BR: nenhum grau de liberdade para os resíduos

en: 'object' does not include an error 'qr' component
pt_BR: 'object' não inclui um componente de erro 'qr'

en: Refitting model to allow projection
pt_BR: Reajustando o modelo para permitir projeção

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
pt_BR: colunas de 'contrast.obj' devem definir um contraste (somatório zero)

en: 'ties' is not "ordered", a function, or list(<string>, <function>)
pt_BR: 'ties' não é "ordered", uma função ou lista(<string>, <function>)

en: collapsing to unique 'x' values
pt_BR: colapsando para valores de 'x' únicos

en: invalid interpolation method
pt_BR: método de interpolação inválido

en: need at least two non-NA values to interpolate
pt_BR: são precisos ao menos dois valores não-NA para interpolar

en: zero non-NA points
pt_BR: zero pontos não-NA

en: 'approx' requires n >= 1
pt_BR: 'approx' necessita de n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
pt_BR: NAs em 'x' devem ser iguais linha a linha

en: 'order.max' must be >= 1
pt_BR: 'order.max' deve ser >= 1

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
pt_BR: 'order.max' deve ser < 'n.obs'

en: zero-variance series
pt_BR: série com variância zero

en: 'n.ahead' must be at least 1
pt_BR: 'lag.max' deve ser ao menos 1

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
pt_BR: número de séries em 'object' e 'newdata' não correspondem

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
pt_BR: 'se.fit' ainda não implementado para modelos multivariados

en: MLE only implemented for univariate series
pt_BR: MLE implementado somente para séries univariadas

en: 'order.max' must be >= 0
pt_BR: 'order.max' deve ser  >= 0

en: 'order.max' must be < 'n.used'
pt_BR: 'order.max' deve ser < 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
pt_BR: 'order' deve ser um vetor numérico não-negativo de comprimento 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
pt_BR: 'seasonal' deve ser uma lista com o componente 'order'

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
pt_BR: 'seasonal$order' deve ser um vetor numérico não-negativo de comprimento 3

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
pt_BR: comprimentos de 'x' e 'xreg' não correspondem

en: wrong length for 'fixed'
pt_BR: comprimento errado para 'fixed'

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
pt_BR: Alguns parâmetros AR foram fixados: definindo transform.pars = FALSE

en: too few non-missing observations
pt_BR: muito poucas observações não-faltantes

en: 'init' is of the wrong length
pt_BR: 'init' é de comprimento errado

en: non-stationary AR part
pt_BR: Parte AR não-estacionária

en: non-stationary seasonal AR part
pt_BR: Parte AR sazonal não-estacionária

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
pt_BR: possível problema na convergência: optim retornou código = %d

en: non-stationary AR part from CSS
pt_BR: Parte AR não-estacionária de CSS

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
pt_BR: `Parte AR sazonal não-estacionária de CSS

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
pt_BR: 'xreg' e 'newxreg' têm número de colunas diferentes

en: MA part of model is not invertible
pt_BR: Parte MA do modelo não é inversível

en: seasonal MA part of model is not invertible
pt_BR: Parte MA sazonal do modelo não é inversível

en: NAs in '%s'
pt_BR: NAs em '%s'

en: invalid 'SSinit'
pt_BR: 'SSinit' inválido

en: converting non-invertible initial MA values
pt_BR: convertendo valores MA iniciais não-inversíveis

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
pt_BR: Alguns parâmetros ARMA foram fixados : definindo transform.pars = FALSEAlguns parâmetros ARMA foram fixados : definindo transform.pars = FALSE

en: 'xreg' is collinear
pt_BR: 'xreg' é colinear

en: NAs present: setting 'delta' to -1
pt_BR: NAs presentes: definindo 'delta' para -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
pt_BR: parâmetros ARMA transformados foram fixados

en: need at least 2 data points
pt_BR: são necessários ao menos 2 pontos

en: invalid 'x'
pt_BR: 'x' inválido

en: invalid 'nb'
pt_BR: 'nb' inválido

en: no solution in the specified range of bandwidths
pt_BR: nenhuma solução no intervalo especificado de larguras de banda

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
pt_BR: aumento bw.SJ() intervalo de busca (%d) para [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
pt_BR: mínimo ocorreu em uma das extremidades do intervalo

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
pt_BR: 'x' deve ser uma lista com ao menos 2elementos

en: 'x' and 'g' must have the same length
pt_BR: 'x' e 'g' devem ter o mesmo comprimento

en: all observations are in the same group
pt_BR: todas as observações estão no mesmo grupo

en: there must be at least 2 observations in each group
pt_BR: deve haver ao menos duas observações em cada grupo

en: 'formula' should be of the form response ~ group
pt_BR: 'formula' deve ser do formato resposta ~ grupo

en: 'x' must be nonnegative and integer
pt_BR: 'x' deve ser inteiro e não negativo

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
pt_BR: 'n' deve ser um inteiro positivo >= 'x'

en: incorrect length of 'x'
pt_BR: comprimento incorreto de 'x '

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
pt_BR: 'p' deve ser um único número entre 0 e 1

en: length of choices must be 2
pt_BR: comprimento de opções deve ser de 2

en: object '%s' has no scores
pt_BR: objeto '%s' não tem nenhum score

en: 'scale' is outside [0, 1]
pt_BR: 'scale' está fora de [0, 1]

en: biplots are not defined for complex PCA
pt_BR: Biplots não são definidos para PCAs complexos

en: unequal number of rows in 'cancor'
pt_BR: número desigual de linhas em 'cancor'

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
pt_BR: dimensão 0 em 'x' ou 'y'

en: 'x' has rank 0
pt_BR: 'x' tem posição 0

en: 'y' has rank 0
pt_BR: 'y' tem posição 0

en: 'x' and 'y' must have the same length
pt_BR: 'x' e 'y' devem ter o mesmo comprimento

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
pt_BR: 'x' e 'y' devem ter ao menos 2 níveis

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
pt_BR: todas as entradas de 'x' devem ser não negativas e finitas

en: at least one entry of 'x' must be positive
pt_BR: ao menos uma entrada de 'x' devem ser positiva

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
pt_BR: impossível calcular valor de p simulado com marginais zero

en: 'x' must at least have 2 elements
pt_BR: 'x' deve ter ao menos 2 elementos

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
pt_BR: 'x' e 'y' devem ter o mesmo número de elementos

en: probabilities must be non-negative.
pt_BR: probabilidades devem ser não-negativas.

en: probabilities must sum to 1.
pt_BR: probabilidades devem somar 1.

en: Chi-squared approximation may be incorrect
pt_BR: Aproximação do qui-quadrado pode estar incorreta

en: NA values not allowed in 'd'
pt_BR: valores NA não permitidos em 'd'

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
pt_BR: eig=TRUE é ignorado quando list.=FALSE

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
pt_BR: x-ret=TRUE é desconsiderado quando list.=FALSE

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
pt_BR: distâncias deve ser resultado de "dist", ou de uma matriz quadrada

en: invalid value of %s
pt_BR: valor inválido de %s

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
pt_BR: 'k' deve estar em {1, 2, ..  n - 1}

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
pt_BR: somente %d do primeiro %d autovalor são > 0

en: initial value is not in the interior of the feasible region
pt_BR: valor inicial não está na região viável

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
pt_BR: algoritmo de barreira atingiu o número máximo de iterações sem convergir

en: Objective function increased at outer iteration %d
pt_BR: Função objetiva aumentou na iteração externa %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
pt_BR: Função objetiva diminui na iteração externa %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
pt_BR: contrastes não definidos para %d graus de liberdade

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
pt_BR: polinômios ortogonais não podem ser representados com precisão suficiente para  %d graus de liberdade

en: 'scores' argument is of the wrong length
pt_BR: argumento 'score' é de comprimento errado

en: 'scores' must all be different numbers
pt_BR: 'scores' devem ser todos números diferentes

en: 'degree' must be at least 1
pt_BR: 'degree' deve ser ao menos 1

en: missing values are not allowed in 'poly'
pt_BR: valores faltantes não são permitidos em 'poly'

en: 'degree' must be less than number of unique points
pt_BR: 'grau' deve ser menor do que o número de pontos únicos

en: must supply one or more vectors
pt_BR: deve fornecer um ou mais vetores

en: arguments must have the same length
pt_BR: argumentos devem ter o mesmo comprimento

en: wrong number of columns in new data:
pt_BR: número errado de colunas nos dados novos:

en: contrasts apply only to factors
pt_BR: contrastes aplicam-se apenas a fatores

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
pt_BR: contrastes podem ser aplicados apenas a fatores com 2 ou mais níveis

en: wrong number of contrast matrix rows
pt_BR: número errado de linhas na matriz de contraste

en: singular contrast matrix
pt_BR: matriz de contraste singular

en: numeric contrasts or contrast name expected
pt_BR: contrastes numérico ou contraste de nome são esperados

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
pt_BR: %s precisa do pacote 'Matrix' instalado corretamente

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
pt_BR: graus de liberdade insuficientes para definir contrastes

en: baseline group number out of range
pt_BR: número fora do intervalo de referência do grupo

en: invalid 'use' argument
pt_BR: argumento 'use' inválido

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
pt_BR: forneça conjuntamente 'x' e 'y' ou algo semelhante a uma matriz 'x'

en: 'y' must be numeric
pt_BR: 'y' deve ser numérico

en: 'x' is empty
pt_BR: 'x' está vazio

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
pt_BR: 'x' e 'y' devem ser não-vazios

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
pt_BR: impossível gerenciar 'pairwise.complete.obs'

en: 'V' is not a square numeric matrix
pt_BR: 'V' não é uma matriz quadrada numérica

en: 'x' must be a numeric vector
pt_BR: 'X' deve ser um vetor numérico

en: 'y' must be a numeric vector
pt_BR: 'y' deve ser um vetor numérico

en: not enough finite observations
pt_BR: observações finitas insuficientes

en: invalid formula
pt_BR: fórmula inválida

en: 'x' must be a matrix or a data frame
pt_BR: 'x' deve ser uma matriz ou um quadro de dados

en: 'x' must contain finite values only
pt_BR: 'x' deve conter apenas valores finitos

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
pt_BR: comprimento de 'wt' deve ser igual ao número de linhas em 'x'

en: weights must be non-negative and not all zero
pt_BR: pesos devem ser não-negativos e nem todos zero

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
pt_BR: comprimento do 'center' deve ser igual ao número de colunas em 'x'

en: either 'k' or 'h' must be specified
pt_BR: ou 'k' ou 'h' deve ser especificado

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
pt_BR: componente 'height' de 'tree' não está ordenada (em ordem crescente)

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
pt_BR: elementos de 'k' deve estar entre 1 e %d

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
pt_BR: entradas do dendrogram devem ser 1,2,..,%d (em qualquer ordem), para serem coercíveis para "hclust"

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
pt_BR: nó do dendrograma com #{ramos} não-positivos

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
pt_BR: midcache() de dendrogramas não-binários apenas parcialmente implementado

en: non-leaf subtree of length 0
pt_BR: subárvore de comprimento 0 não é uma folha

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
pt_BR: 'order.dendrogram' requer um dendrograma

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
pt_BR: 'reorder.dendrogram' requer um dendrograma

en: invalid (length 0) node in dendrogram
pt_BR: nó (comprimento 0) inválido no dendrograma

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
pt_BR: um nó do dendrograma que não é uma folha tem uma série de ramos <1

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
pt_BR: 'height' deve ser ao menos %g, a altura máxima dos seus componentes

en: 'X' is not a dendrogram
pt_BR: 'X' não é um dendrograma

en: 'x' must be a numeric matrix
pt_BR: 'x' deve ser uma matriz numérica

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
pt_BR: 'x' deve ter ao menos 2 linhas e 2 colunas

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
pt_BR: 'margins'  deve ser um vetor numérico de comprimento 2

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
pt_BR: linha de ordenação do dendrograma forneceu índice de comprimento erradolinha de ordenação do dendrograma forneceu índice de comprimento errado

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
pt_BR: Colv = "Rowv" mas nrow(x) != ncol(x)

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
pt_BR: coluna de ordenação do dendrograma forneceu índice de comprimento errado

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
pt_BR: 'ColSideColors'  deve ser um vector de caracteres de comprimento ncol(x)

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
pt_BR: 'RowSideColors'  deve ser um vetor de caracteres de comprimento nrow(x)'RowSideColors'  deve ser um vetor de caracteres de comprimento nrow(x)

en: argument 'x' must be numeric
pt_BR: argumento 'x ' deve ser numérico

en: 'x' and 'weights' have unequal length
pt_BR: 'x' e 'weights'  têm comprimento desigual

en: 'x' contains missing values
pt_BR: 'x' contém valores ausentes

en: 'weights' must all be finite
pt_BR: todos 'weights' devem ser finitos

en: 'weights' must not be negative
pt_BR: 'weights' não devem ser negativos

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
pt_BR: sum(weights) != 1 não terá densidade real

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
pt_BR: são precisos ao menos 2 pontos para selecionar uma largura de banda automaticamente

en: unknown bandwidth rule
pt_BR: norma de largura de banda desconhecida

en: non-finite 'bw'
pt_BR: 'bw' infinito

en: 'bw' is not positive.
pt_BR: 'bw' não é positivo.

en: non-finite 'from'
pt_BR: 'from' infinito

en: non-finite 'to'
pt_BR: 'to' infinito

en: invalid formula in deriv
pt_BR: fórmula inválida em deriv

en: 'x' is not a vector
pt_BR: 'x' não é um vetor

en: bad value for 'lag' or 'differences'
pt_BR: valor ruim para o 'lag'  ou 'differences'

en: 'xi' does not have the right length
pt_BR: 'xi' não tem o comprimento certo

en: incorrect dimensions for 'xi'
pt_BR: dimensões incorretas para 'xi'

en: 'x' is not a vector or matrix
pt_BR: 'x' não é um vetor ou matriz

en: x[1] != r[1]; using x[1] for diagonal
pt_BR: x[1] != r[1]; usando x[1] para diagonal

en: invalid distance method
pt_BR: método de distância inválido

en: ambiguous distance method
pt_BR: método de distância ambígua

en: non-square matrix
pt_BR: matriz não é quadrada

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
pt_BR: 'rate' ou 'scale' devem ser especificados, mas não ambos

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
pt_BR: x[] e prob[] devem ser vetores de comprimento igual.

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
pt_BR: probabilidades devem ser finitas, não-negativas e ao menos uma diferente de 0

en: 'x' must be non-negative
pt_BR: 'x' deve ser não-negativo

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
pt_BR: size != sum(x), i.e. um deles está errado

en: 'prob' and 'mu' both specified
pt_BR: especifique 'prob' e 'mu'

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
pt_BR: alguns termos terão NAs devido aos limites do método

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
pt_BR: caso multivariado com coeficientes ausentes ainda não foi implementado

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
pt_BR: 'x' deve ter um ou mais valores  ausentes

en: wrong embedding dimension
pt_BR: dimensão de incorporação errada

en: 'covmat' is not a valid covariance list
pt_BR: 'covmat' não é uma lista de covariância válida

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
pt_BR: não foram fornecidos nem 'x' nem 'covmat'

en: response not allowed in formula
pt_BR: resposta não permitida na fórmula

en: factor analysis applies only to numerical variables
pt_BR: análise fatorial só se aplica à variáveis numéricas

en: 'covmat' is of unknown type
pt_BR: 'covmat' é de tipo desconhecido

en: requested scores without an 'x' matrix
pt_BR: scores requeridos sem uma matriz 'x'

en: factor analysis requires at least three variables
pt_BR: análise fatorial exige ao menos três variáveis

en: no starting values supplied
pt_BR: nenhum valor de início fornecido

en: %s link not recognised
pt_BR: %s link não reconhecido

en: link "%s" not available for %s family; available links are %s
pt_BR: link "%s" não está disponível para a família %s; links disponíveis são %s

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
pt_BR: valores negativos não são permitidos para a família 'Poisson'

en: ignoring prior weights
pt_BR: ignorando pesos anteriores

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
pt_BR: valores negativos não permitidos para a família 'quasiPoisson'

en: cannot find valid starting values: please specify some
pt_BR: não é possível encontrar valores iniciais válidos: especifique alguns

en: y values must be 0 <= y <= 1
pt_BR: valores y devem ser 0 <= y <= 1

en: non-integer counts in a %s glm!
pt_BR: contagens não-inteiras em um glm %s!

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
pt_BR: para a família '%s', y deve ser um vetor de 0 e 1's
    ou uma matriz de 2 colunas onde col 1 é o número de sucessos e col 2 é o número de falhas

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
pt_BR: não é possível simular a partir de prior.weights não-inteiros

en: non-positive values not allowed for the 'Gamma' family
pt_BR: valores não positivos não permitidos para a família 'Gamma'

en: using weights as shape parameters
pt_BR: usando pesos como parâmetros shape

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
pt_BR: valores positivos permitidos somente para a família 'inverse.gaussian'

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
pt_BR: necessário pacote CRAN 'SuppDists' para simulação da família 'inverse.gaussian'

en: using weights as inverse variances
pt_BR: usando pesos como variâncias inversas

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
pt_BR: 'variance' "%s" está inválida: valores possíveis são "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" e "constant"

en: length mismatch in convolution
pt_BR: comprimento não corresponde em convolução

en: missing values in 'filter'
pt_BR: valores faltando em 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
pt_BR: 'filter' está mais comprido do que série temporal

en: argument 'sides' must be 1 or 2
pt_BR: argumento 'sides' deve ser 1 ou 2

en: 'circular' must be logical and not NA
pt_BR: 'circular' deve ser lógico e não NA

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
pt_BR: comprimento de 'init' deve igualar o comprimento de 'filter'

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
pt_BR: 'x' deve ter pelo menos 2 linhas e colunas

en: 'x' has entries too large to be integer
pt_BR: 'x' tem entradas grandes demais para serem números inteiros

en: 'x' has been rounded to integer: %s
pt_BR: 'x' foi arredondado para inteiro: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
pt_BR: se 'x' não for uma matriz, 'y' deve ser fornecido

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
pt_BR: 'mult' deve ser um número inteiro >= 2, tipicamente = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
pt_BR: alternative deve ser "two.sided", "less" ou "greater"

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
pt_BR: 'or' deve ser um número único entre 0 e Inf

en: need 2 or more non-zero row marginals
pt_BR: precisa de 2 ou mais valores marginais de linha não-zeros

en: need 2 or more non-zero column marginals
pt_BR: precisa de 2 ou mais valores marginais de coluna não-zeros

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
pt_BR: names(hybridPars) deve ser NULL ou idêntico ao padrão

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
pt_BR: 'hybrid' é ignorado para uma tabela 2 x 2

en: all groups must contain data
pt_BR: todos os grupos devem conter dados

en: not enough observations
pt_BR: número insuficiente de observações

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
pt_BR: 'y', 'groups' e 'blocks' devem ter o mesmo comprimento

en: not an unreplicated complete block design
pt_BR: não é um desenho de bloco completo sem replicação

en: 'formula' missing
pt_BR: 'fórmula' ausente

en: nothing to tabulate
pt_BR: nada para tabular

en: 'formula' must have both left and right hand sides
pt_BR: 'formula' deve ter os lados tanto esquerdo quanto direito

en: interactions are not allowed
pt_BR: interações não são permitidas

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
pt_BR: 'formula' tem '.' tanto no lado direito quanto no esquerdo

en: incorrect variable names in rhs of formula
pt_BR: nomes de variáveis incorretos no lado direito da fórmula

en: incorrect variable names in lhs of formula
pt_BR: nomes de variáveis incorretos no lado esquerdo da fórmula

en: cannot use dots in formula with given data
pt_BR: não é possível usar pontos em fórmula com os dados fornecidos

en: 'x' must be an "ftable" object
pt_BR: 'x' deve ser um objeto "ftable"

en: wrong method
pt_BR: método errado

en: 'file' must be a character string or connection
pt_BR: 'file' deve ser uma string ou conexão

en: 'row.var.names' missing
pt_BR: faltando 'row.var.names'

en: 'col.vars' missing or incorrect
pt_BR: 'col.vars' faltando ou incorreto

en: Parameter:
pt_BR: Parâmetro:

en: 'family' not recognized
pt_BR: 'family' não reconhecida

en: invalid 'method' argument
pt_BR: argumento 'method' inválido

en: 'weights' must be a numeric vector
pt_BR: 'weights' deve ser um vetor numérico

en: negative weights not allowed
pt_BR: pesos negativos não são permitidos

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
pt_BR: número de offsets é %d e deve igualar %d (número de observações)

en: value of 'epsilon' must be > 0
pt_BR: valor de 'epsilon' deve ser > 0

en: maximum number of iterations must be > 0
pt_BR: número máximo de iterações deve ser > 0

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
pt_BR: argumento 'family' não parece ser um objeto de família válido

en: invalid linear predictor values in empty model
pt_BR: valores de previsão linear inválidos no modelo vazio

en: invalid fitted means in empty model
pt_BR: médias ajustadas inválidas no modelo vazio

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
pt_BR: comprimento de 'start' deve igualar %d e corresponder aos coeficientes iniciais para %s

en: NAs in V(mu)
pt_BR: NAs em V(mu)

en: 0s in V(mu)
pt_BR: 0s em V(mu)

en: NAs in d(mu)/d(eta)
pt_BR: NAs em d(mu)/d(eta)

en: no observations informative at iteration %d
pt_BR: nenhuma observação informativa na iteração %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
pt_BR: coeficientes não-finitos na iteração %d

en: singular fit encountered
pt_BR: ajuste singular encontrado

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
pt_BR: nenhum jogo válido de coeficientes tem sido encontrado: por favor, fornece valores iniciais

en: step size truncated due to divergence
pt_BR: tamanho do passo truncado devido a divergência

en: inner loop 1; cannot correct step size
pt_BR: loop interno 1; não é possível corrigir o tamanho do passo

en: step size truncated: out of bounds
pt_BR: tamanho do passo truncado: fora do limite

en: inner loop 2; cannot correct step size
pt_BR: loop interno 2; não é possível corrigir o tamanho do passo

en: glm.fit: algorithm did not converge
pt_BR: glm.fit: algoritmo não convergiu

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
pt_BR: glm.fit: algoritmo parou no valor do limite

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
pt_BR: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
pt_BR: glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
pt_BR: os seguintes argumentos para 'anova.glm' são inválidos e largou:

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
pt_BR: usando o teste F com a família '%s' está inadequado

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
pt_BR: usando o teste F com uma dispersão fixa não é apropriado

en: models with response %s removed because response differs from model 1
pt_BR: modelos com resposta %s removidos porque a resposta difere do modelo 1

en: models were not all fitted to the same size of dataset
pt_BR: nem todos os modelos foram ajustados ao mesmo tamanho do jogo de dados

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
pt_BR: observações com peso zero não foram usadas para calcular dispersão

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
pt_BR: O método "ward" foi renomeado para "ward". D"; note novo "ward. D2"

en: invalid clustering method
pt_BR: método de agrupamento inválido

en: ambiguous clustering method
pt_BR: método de agrupamento ambíguo

en: invalid dissimilarities
pt_BR: dissimilaridades inválidas

en: size cannot be NA nor exceed 65536
pt_BR: tamanho não pode ser NA nem exceder 65536

en: must have n >= 2 objects to cluster
pt_BR: deve ter n >= 2 objetos para agrupar

en: invalid length of members
pt_BR: comprimento inválido dos membros

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
pt_BR: argumento 'x' não é coercível para classe %s

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
pt_BR: Considere fornecendo um método as.hclust.%s()

en: need dendrograms where all leaves have labels
pt_BR: precisa se de dendrogramas onde todas as folhas têm rótulos

en: 'k' and 'h' must be a scalar
pt_BR: 'k' e 'h' devem ser um escalar

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
pt_BR: especifica exatamente um de 'k' e 'h'

en: k must be between 2 and %d
pt_BR: k deve ser entre 2 e %d

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
pt_BR: especifica exatamente um de 'which' e 'x'

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
pt_BR: todos os elementos de 'which' devem estar entre 1 e %d

en: invalid parameter values
pt_BR: valores de parâmetros são inválidos

en: a limit is NA or NaN
pt_BR: um limite é NA ou NaN

en: missing values not allowed
pt_BR: valores que faltam não são permitidos

en: 'r' is less than 1
pt_BR: 'r' é menor que 1

en: 'm' is less than 1
pt_BR: 'm' é menor que 1

en: 'r' is less than 0
pt_BR: 'r' é menor que 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
pt_BR: 'm' deve ser numérico com números inteiros não-negativos

en: unknown named kernel
pt_BR: kernel nomeado desconhecido

en: 'coef' must be a vector
pt_BR: 'coef' deve ser um vetor

en: 'coef' does not have the correct length
pt_BR: 'coef' não tem o comprimento correto

en: coefficients do not add to 1
pt_BR: coeficientes não somam a 1

en: 'k' is not a kernel
pt_BR: 'k' não é um kernel

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
pt_BR: 'x' é mais curto que kernel 'k'

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
pt_BR: 'kernapply' não está disponível para objeto 'x'

en: 'x' is not a kernel
pt_BR: 'x' não é um kernel

en: empty cluster: try a better set of initial centers
pt_BR: agrupamento vazio: experimente um jogo melhor de centros iniciais

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
pt_BR: número de centros de agrupamento deve estar entre 1 e nrow(x)

en: invalid nrow(x)
pt_BR: nrow(x) inválido

en: invalid ncol(x)
pt_BR: ncol(x) inválido

en: 'centers' must be a number or a matrix
pt_BR: 'centers' deve ser um número ou uma matriz

en: more cluster centers than distinct data points.
pt_BR: mais centros de agrupamento que pontos de dados distintos

en: initial centers are not distinct
pt_BR: centros iniciais não são distintos

en: more cluster centers than data points
pt_BR: mais centros de agrupamento que pontos de dados

en: 'iter.max' must be positive
pt_BR: 'iter.max' deve ser positivo

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
pt_BR: deve ter o mesmo número de colunas em 'x' e 'centers'

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
pt_BR: 'x' é uma lista, portanto ignorando o argumento 'g'

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
pt_BR: alguns elementos de 'x' não são numéricos e serão convertidos a numéricos

en: not enough 'x' data
pt_BR: insuficientes dados 'x'

en: Parameter(s)
pt_BR: Parâmetro(s)

en: ignored
pt_BR: ignorado

en: not enough 'y' data
pt_BR: insuficientes dados 'y'

en: p-value will be approximate in the presence of ties
pt_BR: O valor-p será aproximado na presença de empates

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
pt_BR: 'y' deve ser numérico ou uma string nomeando uma função válida

en: ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
pt_BR: não devem existir empates no teste de Kolmogorov-Smirnov de apenas uma amostra

en: invalid arguments
pt_BR: argumentos inválidos

en: argument 'sizes' must be a vector of length 2
pt_BR: argumento 'sizes' deve ser um vetor de comprimento 2

en: argument 'q' must be numeric
pt_BR: argumento 'q ' deve ser numérico

en: computation of exact probability failed, returning Monte Carlo approximation
pt_BR: a computação da probabilidade exata falhou, retornando a aproximação de Monte Carlo

en: argument 'p' must be numeric
pt_BR: argumento 'p ' deve ser numérico

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
pt_BR: y numérico deve ser fornecido.
    Para estimar a densidade use density()

en: 'k' is not an integer
pt_BR: 'k' não é inteiro

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
pt_BR: method = '%s' não é apoiado. Usando 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
pt_BR: número de offsets é %d, deve igualar %d (número de observações)

en: 'x' must be a matrix
pt_BR: 'x' deve ser uma matriz

en: 0 (non-NA) cases
pt_BR: 0 (não-NA) casos

en: incompatible dimensions
pt_BR: dimensões incompatíveis

en: missing or negative weights not allowed
pt_BR: pesos faltando ou negativos não são permitidos

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
pt_BR: objeto 'lm' inválido:  sem componente 'terms'

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
pt_BR: chamando summary.lm(<fake-lm-object>) ...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
pt_BR: graus de liberdade dos resíduos em objeto sugerem que este não é um ajuste "lm"

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
pt_BR: ajuste essencialmente perfeito: resumo (summary) pode não ser confiável

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
pt_BR: objeto lm não tem um componente 'qr' apropriado.
     Posto zero ou não devia ter usado lm(.., qr=FALSE).

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
pt_BR: simulate() ainda não está implementado para lm() multivariado

en: family '%s' not implemented
pt_BR: família '%s' não implementada

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
pt_BR: chamando anova.lm(<fake-lm-object>) ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
pt_BR: testes-F ANOVA sobre um ajuste essencialmente perfeito, são incertos

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
pt_BR: chamando predict.lm(<fake-lm-object>) ...

en: %s; consider predict(., rankdeficient="NA")
pt_BR: %s; considerar predict(., rankdeficient="NA")

en: %s; attr(*, "non-estim") has doubtful cases
pt_BR: %s; attr(*, "non-estim") tem casos duvidosos

en: %s: NAs produced for non-estimable cases
pt_BR: %s: NAs produzidas para casos não estimáveis

en: predictions on current data refer to _future_ responses
pt_BR: predições sobre dados atuais fazem referência a respostas _futuras_

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
pt_BR: assumindo variância de predição inversamente proporcional aos pesos utilizados para o ajuste

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
pt_BR: Assumindo variância da predição constante mesmo quando o ajuste do modelo é ponderado

en: 'weights' as formula should be one-sided
pt_BR: 'weights' como fórmula deve ser unilateral

en: 'object' has no 'effects' component
pt_BR: 'object' não tem componente 'effects'

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
pt_BR: o argumento 'se.fit' ainda não foi implementado para objetos "mlm"

en: invalid model QR matrix
pt_BR: matriz QR do modelo inválido

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
pt_BR: comprimento residual não-NA não corresponde aos casos usados no ajuste

en: too few cases i with h_ii > 0), n < k
pt_BR: poucos casos i com h_ii > 0), n < k

en: predictors must all be numeric
pt_BR: prognosticadores devem ser todos numéricos

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
pt_BR: 'degree' deve ser 0, 1 ou 2

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
pt_BR: tanto 'span' quanto 'enp.target' especificados: 'span' será usado

en: invalid 'control' argument
pt_BR: argumento 'control' inválido

en: invalid NCOL(X)
pt_BR: NCOL(X) inválido

en: only 1-4 predictors are allowed
pt_BR: somente 1-4 prognosticadores são permitidos

en: invalid NROW(X)
pt_BR: NROW(X) inválido

en: invalid 'y'
pt_BR: 'y' inválido

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
pt_BR: especificado o quadrado de um fator prognosticador a ser largado quando degree = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
pt_BR: especificado o quadrado de um prognosticador a ser largado com apenas um único prognosticador numérico

en: specified parametric for all predictors
pt_BR: especificado paramétrico para todos os prognosticadores

en: first argument must be a "loess" object
pt_BR: primeiro argumento deve ser um objeto "loess"

en: no models to compare
pt_BR: nenhum modelo para comparar

en: extra arguments discarded
pt_BR: argumentos extras descartados

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
pt_BR: 'logLik.lm' não suporta respostas múltiplas

en: no "nobs" attribute is available
pt_BR: nenhum atributo "nobs" está disponível

en: no 'nobs' method is available
pt_BR: nenhum método 'nobs' está disponível

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
pt_BR: 'margem' deve conter nomes ou números correspondentes a 'table'

en: 'start' and 'table' must be same length
pt_BR: 'start' e 'table' devem ter o mesmo comprimento

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
pt_BR: número de pesos = %d deve igualar %d (número de respostas)

en: 'X' matrix was collinear
pt_BR: matriz 'X' foi colinear

en: missing observations deleted
pt_BR: observações em falta excluídas

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
pt_BR: observações com ponderação 0 não foram usadas no cálculo do desvio padrão

en: observations with 0 weights not used
pt_BR: observações com ponderação 0 não foram usadas

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
pt_BR: 'low' e 'high' ambos não podem ser TRUE

en: need multiple responses
pt_BR: são precisas respostas múltiplas

en: object must be of class %s or %s
pt_BR: objeto deve ser da classe %s ou %s

en: residuals have rank %d < %d
pt_BR: resíduos têm postos %d < %d

en: NAs are not allowed
pt_BR: NAs não são permitidos

en: each dimension in table must be >= 2
pt_BR: cada dimensão na tabela deve ser >= 2

en: 'x' must be a 3-dimensional array
pt_BR: 'x' deve ser um array 3-dimensional

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
pt_BR: se 'x' não é um array, 'y' deve ser fornecido

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
pt_BR: se 'x' não é um array, 'z' deve ser fornecido

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
pt_BR: 'x', 'y', e 'z' devem ter o mesmo comprimento

en: sample size in each stratum must be > 1
pt_BR: tamanho da amostra em cada estrato deve ser > 1

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
pt_BR: 'x' deve ser quadrado com pelo menos duas linhas e colunas

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
pt_BR: 'x' e 'y' devem ter o mesmo número de níveis (mínimo de 2)

en: need numeric data
pt_BR: são precisos dados numéricos

en: 'mlm' objects with weights are not supported
pt_BR: objetos 'mlm' com ponderação não são apoiados

en: X does not define a subspace of M
pt_BR: X não define um subespaço de M

en: residuals have rank %s < %s
pt_BR: resíduos têm postos %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
pt_BR: 'model.tables' não é implementado para respostas múltiplas

en: type '%s' is not implemented yet
pt_BR: tipo '%s' ainda não é implementado

en: this fit does not inherit from "lm"
pt_BR: este ajuste não herda de "lm"

en: 'cterms' argument must match terms in model object
pt_BR: argumento 'cterms' deve corresponder aos termos em objeto modelo

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
pt_BR: Desenho é desequilibrado - use se.contrast() para erros padrão

en: design is unbalanced so cannot proceed
pt_BR: Desenho é desequilibrado então não é possível prosseguir

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
pt_BR: Informações sobre erros padrão não foram retornadas já que desenho é desequilibrado. 
    Erros padrão podem ser obtidos através de 'se.contrast'.

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
pt_BR: Erros Padrão para tipo '%s' ainda não foram implementados

en: na.action must be a function
pt_BR: na.action deve ser uma função

en: non-factors ignored: %s
pt_BR: não-fatores ignorados: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
pt_BR: eff.aovlist: contrastes não-ortogonais deviam retornar uma resposta incorreta

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
pt_BR: não é possível criar uma fórmula a partir de um quadro de dados sem colunas

en: invalid formula: %s
pt_BR: fórmula inválida: %s

en: invalid formula %s: not a call
pt_BR: fórmula inválida %s: não é uma chamada

en: invalid formula %s: assignment is deprecated
pt_BR: fórmula inválida %s: a atribuição foi descontinuada

en: invalid formula %s: extraneous call to `%s` is deprecated
pt_BR: fórmula inválida %s: chamada divergente para '%s' foi descontinuada

en: invalid formula %s
pt_BR: fórmula inválida %s

en: no terms component nor attribute
pt_BR: nenhum componente de termos nem atributo

en: '%s' must be a character string
pt_BR: '%s' deve ser uma string

en: Unparseable 'response' "%s"; use is deprecated.  Use as.name(.) or `..`!
pt_BR: 'response' não parseável "%s"; o uso foi descontinuado. Use as.name(.) ou `.. `!

en: 'termobj' must be a object of class %s
pt_BR: 'termobj' deve ser um objeto da classe %s

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
pt_BR: variável '%s' foi ajustada com tipo "%s" mas tipo "%s" foi fornecido

en: variables %s were specified with different types from the fit
pt_BR: variáveis %s foram especificadas com tipos diferentes do ajuste

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
pt_BR: 'data' deve ser um data.frame, não uma matriz nem um array

en: 'data' must be a data.frame, environment, or list
pt_BR: 'data' deve ser um <data.frame>, ambiente <environment> ou lista <list>

en: variable '%s' is not a factor
pt_BR: variável '%s' não é um fator

en: contrasts dropped from factor %s
pt_BR: contrastes descartados de fator %s

en: contrasts dropped from factor %s due to missing levels
pt_BR: contrastes descartados de fator %s devido a níveis faltantes

en: 'offset' must be numeric
pt_BR: 'offset' deve ser numérico

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
pt_BR: quadro do modelo e fórmula não correspondem em model.matrix()

en: non-list contrasts argument ignored
pt_BR: argumento de contrastes não-lista ignorado

en: 'contrasts.arg' argument must be named
pt_BR: argumento 'contrasts.arg' deve ser nomeado

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
pt_BR: variável '%s' está ausente, seu contraste será ignorado

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
pt_BR: uso de type="numeric" com uma resposta fator será ignorado

en: invalid response type
pt_BR: tipo de resposta inválida

en: invalid 'data' argument
pt_BR: argumento 'data' inválido

en: all times contain an NA
pt_BR: todos os tempos contem um NA

en: missing values in object
pt_BR: valores em falta em objeto

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
pt_BR: 'print.level' deve ser em {0,1,2}

en: 'interval' must be a vector of length 2
pt_BR: 'interval' deve ser um vetor de comprimento 2

en: lower < upper  is not fulfilled
pt_BR: lower < upper  não está cumprido

en: f.lower = f(lower) is NA
pt_BR: f.lower = f(lower) é NA

en: f.upper = f(upper) is NA
pt_BR: f.upper = f(upper) é NA

en: invalid 'extendInt'; please report
pt_BR: 'extendInt' inválido; por favor, avise

en: no sign change found in %d iterations
pt_BR: nenhuma alteração de sinal encontrada em %d iterações

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
pt_BR: não foi possível estender os limites do intervalo para f(inferior) * f(superior) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
pt_BR: valores f() nas extremidades não têm sinais opostos

en: 'control' argument must be a named list
pt_BR: O argumento 'control' deve ser uma lista nomeada

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
pt_BR: argumento lógico "hessian" não permitido. Consulte a documentação.

en: 'params' has wrong length
pt_BR: 'params' tem comprimento errado

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
pt_BR: argumento inválido para 'getProfile'

en: 'varying' has wrong length
pt_BR: 'varying' tem comprimento errado

en: 'varying' must be logical, integer or character
pt_BR: 'varying' deve ser lógico, inteiro ou caracter

en: invalid argument to 'getProfile'
pt_BR: argumento inválido para 'getProfile'

en: cannot recognize parameter name
pt_BR: não é possível reconhecer o nome do parâmetro

en: levels truncated to positive values only
pt_BR: níveis truncados somente para valores positivos

en: invalid  'attr(rhs, "gradient")'
pt_BR: 'attr(rhs, "gradient")' inválido

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
pt_BR: setVarying : comprimento de 'vary'  deve corresponder ao comprimento de parâmetros

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
pt_BR: matriz gradiente singular com estimativas de parâmetros iniciais

en: 'data' must be a list or an environment
pt_BR: 'data' deve ser uma lista ou um ambiente

en: no starting values specified
pt_BR: nenhum valor inicial especificado

en: parameters without starting value in 'data': %s
pt_BR: parâmetros sem valor inicial em 'data': %s

en: no parameters to fit
pt_BR: sem parâmetros para ajustar

en: argument 'subset' will be ignored
pt_BR: argumento 'subset' será ignorado

en: argument 'na.action' will be ignored
pt_BR: argumento 'na.action' será ignorado

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
pt_BR: limites superior e inferior ignorados, a menos que algoritmo = "port"

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
pt_BR: não é possível calcular REML log-verossimilhança para objetos "nls"

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
pt_BR: anova é definido apenas para seqüências de objetos "nls"

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
pt_BR: 'anova' é definido apenas para seqüências de objetos "nls"

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
pt_BR: fórmula '%s' deve ser da forma '~expr'

en: '%s' cannot be of mode '%s'
pt_BR: '%s' não pode ser do modo '%s'

en: a two-sided formula is required
pt_BR: é necessária uma fórmula com dois lados

en: not enough groups
pt_BR: grupos insuficientes

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
pt_BR: limites só podem ser usados com o método L-BFGS-B (ou Brent)

en: read the documentation for 'trace' more carefully
pt_BR: leia a documentação de 'trace' com mais atenção

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

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
pt_BR: método L-BFGS-B usa 'factr' (e 'pgtol') em vez de 'reltol' e 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
pt_BR: a otimização unidimensional de Nelder-Mead não é confiável:
    use "Brent" ou optimize() diretamente

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
pt_BR: método = "Brent" só está disponível para otimização unidimensional

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
pt_BR: 'lower' e 'upper' devem ser valores finitos

en: 'x' must have 2 columns
pt_BR: 'x' deve ter 2 colunas

en: 'x' and 'n' must have the same length
pt_BR: 'x' e 'g' devem ter o mesmo comprimento

en: too few groups
pt_BR: poucos grupos

en: use only with "lm" objects
pt_BR: usar somente com objetos "lm"

en: 'which' must be in 1:6
pt_BR: 'which' deve estar em 1:6

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
pt_BR: 'id.n' deve estar em {1,..,%d}

en: y is empty or has only NAs
pt_BR: y está vazio ou tem apenas NAs

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
pt_BR: Os valores chapéu (alavancagens) são todos = %s
     e não há fatores preditores; sem gráfico nº 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
pt_BR: 'x' e 'T' têm comprimentos incompatíveis

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
pt_BR: 'x' deve ser finito, não negativo e inteiro

en: 'T' must be nonnegative
pt_BR: 'T' deve ser não negativo

en: not enough data
pt_BR: dados insuficientes

en: the case k > 2 is unimplemented
pt_BR: o caso k > 2 não foi implementado

en: 'r' must be a single positive number
pt_BR: 'r' deve ser um único número positivo

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pt_BR: exatamente um de 'n', 'delta', 'sd', 'power' e 'sig.level' deve ser NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pt_BR: exatamente um de 'n', 'p1', 'p2', 'power' e 'sig.level' deve ser NULL

en: No p1 in [0, p2] can be found to achieve the desired power
pt_BR: Nenhum p1 em [0, p2] pode ser encontrado para alcançar a potência desejada

en: No p2 in [p1, 1] can be found to achieve the desired power
pt_BR: Nenhum p2 em [p1, 1] pode ser encontrado para alcançar a potência desejada

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
pt_BR: Nenhum nível de significância [0, 1] pode ser encontrado para alcançar o poder desejado

en: '%s' must be numeric in [0, 1]
pt_BR: '%s' deve ser numérico em [0, 1]

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
pt_BR: exatamente um dentre 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power' e 'sig.level' deve ser NULL

en: number of groups must be at least 2
pt_BR: o número de grupos deve ser pelo menos 2

en: number of observations in each group must be at least 2
pt_BR: o número de observações em cada grupo deve ser de, pelo menos, 2

en: 'nterms' is missing with no default
pt_BR: 'nterms' está faltando sem nenhum valor padrão

en: 'ppr' applies only to numerical variables
pt_BR: 'ppr' aplica-se apenas a variáveis numéricas

en: mismatched 'x' and 'y'
pt_BR: 'x' e 'y' não correspondem

en: wrong number of columns in 'x'
pt_BR: número errado de colunas em 'x'

en: PCA applies only to numerical variables
pt_BR: PCA aplica-se apenas a variáveis numéricas

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
pt_BR: nenhum score disponível: reajuste com 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
pt_BR: 'newdata' deve ser uma matriz ou um quadro de dados

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
pt_BR: 'newdata' não tem colunas nomeadas que correspondam a uma ou mais das colunas originais

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
pt_BR: 'newdata' não tem o número correto de colunas

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
pt_BR: tanto 'x' quanto 'covmat' foram fornecidos: 'x' será ignorado

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
pt_BR: 'princomp' só pode ser usado com mais unidades do que variáveis

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
pt_BR: não é possível usar 'cor = TRUE' com uma variável constante

en: covariance matrix is not non-negative definite
pt_BR: matriz de covariância não é definida não negativa

en: argument does not include a 'qr' component
pt_BR: argumento não inclui um componente 'qr'

en: argument does not include an 'effects' component
pt_BR: argumento não inclui um componente 'effects'

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
pt_BR: 'proj' não é implementado para várias respostas

en: table 'x' should have 2 entries
pt_BR: tabela 'x' deve ter 2 entradas

en: elements of 'n' must be positive
pt_BR: os elementos de 'n' devem ser positivos

en: elements of 'x' must be nonnegative
pt_BR: elementos de 'x' devem ser não negativos

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
pt_BR: os elementos de 'x' não podem ser maiores que os de 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
pt_BR: 'p' deve ter o mesmo comprimento que 'x' e 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
pt_BR: os elementos de 'p' devem estar em (0,1)

en: 'conf.level' is not a probability
pt_BR: 'conf.level' não é uma probabilidade

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
pt_BR: 'type' deve ser 1 ou 3 para fatores ordenados

en: (unordered) factors are not allowed
pt_BR: fatores (não ordenados) não são permitidos

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
pt_BR: valores faltantes e NaN não permitidos se 'na.rm' for FALSE

en: 'probs' outside [0,1]
pt_BR: 'probs' fora do intervalo [0,1]

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
pt_BR: argumentos 'r' e 'c' devem ter as mesmas somas

en: 'relevel' only for (unordered) factors
pt_BR: 'relevel' apenas para fatores (não ordenados)

en: 'relevel' only for unordered factors
pt_BR: 'relevel' apenas para fatores não ordenados

en: 'ref' must be of length one
pt_BR: 'ref' deve ter comprimento um

en: 'ref' must be an existing level
pt_BR: 'ref' deve ser um nível existente

en: ref = %d must be in 1L:%d
pt_BR: ref = %d deve estar em 1L:%d

en: failed to guess time-varying variables from their names
pt_BR: falha ao adivinhar variáveis que variam no tempo a partir de seus nomes

en: 'varying' arguments must be the same length
pt_BR: argumentos "varying" devem ter o mesmo comprimento

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
pt_BR: 'lengths(varying)' devem corresponder a 'length(times)'

en: 'idvar' must uniquely identify records
pt_BR: 'idvar' deve identificar os registros de forma única

en: there are records with missing times, which will be dropped.
pt_BR: há registros com tempos faltantes, que serão descartados.

en: some constant variables (%s) are really varying
pt_BR: algumas variáveis constantes (%s) estão variando

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
pt_BR: nenhum atributo 'reshapeWide', especificar 'varying'

en: 'varying' must be nonempty list or vector
pt_BR: 'varying' deve ser uma lista ou vetor não vazio

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
pt_BR: comprimento de 'v.names' não divide uniformemente o comprimento de 'varying'

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
pt_BR: comprimento de 'varying' deve ser o produto do comprimento de 'v.names' e o comprimento de 'times'

en: 'k' must be positive
pt_BR: 'k' deve ser positivo

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
pt_BR: 'k' é maior que 'n'!  Alterando 'k' para %d

en: argument 'object' has an impossible length
pt_BR: argumento 'object' tem um comprimento impossível

en: right-hand side of formula is not a call
pt_BR: lado direito da fórmula não é uma chamada

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
pt_BR: nenhum método 'getInitial' encontrado para objetos "%s"

en: sample size must be between 3 and 5000
pt_BR: tamanho da amostra deve ser entre 3 e 5000

en: all 'x' values are identical
pt_BR: todos os valores 'x' são idênticos

en: attempt to smooth non-numeric values
pt_BR: tentativa de suavizar valores não numéricos

en: attempt to smooth NA values
pt_BR: tentativa de suavizar os valores NA

en: invalid 'endrule' argument
pt_BR: argumento 'endrule' inválido

en: invalid 'control.spar'
pt_BR: 'control.spar' inválido

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
pt_BR: valores faltantes ou infinitos não são permitidos em entradas

en: invalid number of points
pt_BR: número de pontos inválido

en: lengths of 'x' and 'w' must match
pt_BR: comprimentos de 'x' e 'w' devem ser iguais

en: all weights should be non-negative
pt_BR: todos os pesos devem ser não negativos

en: some weights should be positive
pt_BR: alguns pesos devem ser positivos

en: 'tol' must be strictly positive and finite
pt_BR: 'tol' deve ser estritamente positivo e finito

en: invalid 'keep.stuff'
pt_BR: 'keep.stuff' inválido

en: need at least four unique 'x' values
pt_BR: pelo menos quatro valores únicos de 'x' são necessários

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
pt_BR: 'cv' não pode ser NA quando 'df' é especificado

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
pt_BR: validação cruzada com valores não únicos de 'x' parece duvidosa

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
pt_BR: "all.knots" numéricos devem ser estritamente crescentes

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
pt_BR: 'all.knots' é um vetor de nós; especificação 'nknots' desconsiderada

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
pt_BR: 'all.knots' numérico deve abranger [0,1] (= o intervalo de dados transformado)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
pt_BR: 'all.knots' é TRUE; especificação 'nknots' desconsiderada

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
pt_BR: 'nknots' deve ser numérico (em {1,..,n})

en: 'nknots' must be at least 1
pt_BR: 'nknots' deve ser pelo menos 1

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
pt_BR: não se deve especificar ambos 'spar' e 'lambda'

en: 'spar' must be of length 1
pt_BR: 'spar' deve ter comprimento 1

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
pt_BR: não usando df inválido; df deve ser tal que 1 < df <= n := #{unique x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
pt_BR: NA lev[]; provavelmente suavizando o parâmetro 'spar' muito grande!

en: setting df = 1  __use with care!__
pt_BR: definindo df = 1 __use com cuidado!__

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
pt_BR: resultado de smooth.spline(keep.data = TRUE) necessário

en: type = "partial" is not yet implemented
pt_BR: type = "partial" ainda não está implementado

en: not a valid "smooth.spline" object
pt_BR: objeto "smooth.spline" inválido

en: 'span' must be between 0 and 1.
pt_BR: 'span' deve estar entre 0  e 1

en: 'y' must be numeric vector
pt_BR: 'y' deve ser um vetor numérico

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
pt_BR: o número de observações em 'x' e 'y' deve ser igual.

en: number of weights must match number of observations.
pt_BR: o número de pesos deve corresponder ao número de observações.

en: no finite observations
pt_BR: sem observações finitas

en: 'p' must be between 0 and 0.5
pt_BR: 'p' deve estar entre 0 e 0.5

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
pt_BR: comprimento de 'p' deve ser 1 ou igual ao número de colunas de 'x'

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
pt_BR: 'x' deve ser uma série temporal ou um ajuste ar()

en: must specify 'spans' or a valid kernel
pt_BR: especificar 'spans' ou um kernel válido

en: coverage probability out of range [0,1)
pt_BR: probabilidade de cobertura fora do intervalo [0,1]

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
pt_BR: spline: primeiro e último valores y diferem - usando y[1] para ambos

en: 'y' must be increasing or decreasing
pt_BR: 'y' deve ser crescente ou decrescente

en: 'spline' requires n >= 1
pt_BR: 'spline' requer n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
pt_BR: spline: primeiro e último y valores diferem - usando y[1L] para ambos

en: 'deriv' must be between 0 and 3
pt_BR: 'deriv' deve estar entre 0 e 3

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
pt_BR: 'x' deve ser *estritamente* crescente (não - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
pt_BR: stepfun: 'x' deve ser ordenado de forma crescente

en: 'x' must have length >= 1
pt_BR: 'x' deve ter comprimento >= 1

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
pt_BR: nenhum método 'as.stepfun' disponível para 'x'

en: not a valid step function
pt_BR: função step inválida

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
pt_BR: 'plot.stepfun' chamada com tipo errado de argumento 'x'

en: %s must be 0 or 1
pt_BR: %s deve ser 0 ou 1

en: only univariate series are allowed
pt_BR: apenas séries univariadas são permitidas

en: series is not periodic or has less than two periods
pt_BR: séries não são periódicas ou têm menos de dois períodos

en: unknown string value for s.window
pt_BR: valor de string desconhecido para s.window

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
pt_BR: 'cutpoints' devem ser únicos tal que 0 < cortes < 1, mas são =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
pt_BR: 'cutpoints' devem ser únicos, mas são =

en: 'x' must be between -1 and 1
pt_BR: 'x' deve estar entre -1 e 1

en: 'x' must be between %s and %s
pt_BR: 'x' deve estra entre %s e %s

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
pt_BR: o número de 'cutpoints' deve ser um a menos que o número de símbolos

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
pt_BR: o número de 'cutpoints' deve ser um a mais que o número de símbolos

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
pt_BR: necessários 2 'symbols' para o argumento lógico 'x'

en: invalid 'abbr.colnames'
pt_BR: 'abbr.colnames' inválido

en: 'mu' must be a single number
pt_BR: 'mu' deve ser um único número

en: 'y' is missing for paired test
pt_BR: 'y' é faltante para o teste pareado

en: data are essentially constant
pt_BR: os dados são essencialmente constantes

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
pt_BR: 'main' deve ser TRUE, FALSE, NULL ou character (vetor).

en: x is not a vector or univariate time series
pt_BR: x não é um vetor ou uma série temporal univariada

en: singularities in regression
pt_BR: singularidades em regressão

en: 'ts' object must have one or more observations
pt_BR: objeto 'ts' deve ter uma ou mais observações

en: 'start' cannot be after 'end'
pt_BR: 'start' não pode ser depois de 'end'

en: 'end' must be a whole number of cycles after 'start'
pt_BR: 'end' deve ser um número inteiro de ciclos após 'start'

en: no time series supplied
pt_BR: nenhuma série temporal fornecida

en: not all series have the same frequency
pt_BR: nem todas as séries têm a mesma frequência

en: not all series have the same phase
pt_BR: nem todas as séries estão na mesma fase

en: non-intersecting series
pt_BR: séries não interseccionadas

en: non-time series not of the correct length
pt_BR: séries não temporais de comprimento incorreto

en: time series contains internal NAs
pt_BR: séries temporais contêm NAs internos

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
pt_BR: série corrompida, sem nenhum atributo 'tsp'

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
pt_BR: série corrompida: comprimento %d com 'tsp' implica %d

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
pt_BR: não é possível plotar mais de 10 séries como "multiple"

en: scatter plots only for univariate time series
pt_BR: gráficos de dispersão apenas para séries temporais univariadas

en: 'xy.labels' must be logical or character
pt_BR: 'xy.labels' deve ser lógico ou caractere

en: 'frequency' and 'deltat' are both not NULL and are inconsistent
pt_BR: 'frequency' e 'deltat' não são ambos NULL e são inconsistentes

en: 'frequency' not changed
pt_BR: 'frequency' não alterada

en: bad value for 'start'
pt_BR: valor ruim para 'start'

en: 'start' value not changed
pt_BR: Valor 'start' não alterado

en: bad value for 'end'
pt_BR: valor ruim para 'end'

en: 'end' value not changed
pt_BR: valor 'end' não alterado

en: extending time series when replacing values
pt_BR: estendendo séries temporais ao substituir valores

en: times to be replaced do not match
pt_BR: tempos a serem substituídos não coincidem

en: no replacement values supplied
pt_BR: sem valores de substituição fornecidos

en: too many replacement values supplied
pt_BR: muitos valores de substituição fornecidos

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
pt_BR: número de valores fornecidos não é um submúltiplo do número de valores a serem substituídos

en: only replacement of elements is allowed
pt_BR: apenas a substituição de elementos é permitida

en: 'model' must be list
pt_BR: 'model' deve ser lista

en: 'n' must be strictly positive
pt_BR: 'n' deve ser estritamente positivo

en: 'ar' part of model is not stationary
pt_BR: parte 'ar' do modelo não é estacionária

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
pt_BR: burn-in 'n.start' deve ser tão longo quanto 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
pt_BR: 'model$order' deve ter comprimento 3

en: inconsistent specification of 'ar' order
pt_BR: especificação inconsistente da ordem de 'ar'

en: inconsistent specification of 'ma' order
pt_BR: especificação inconsistente da ordem de 'ma'

en: number of differences must be a positive integer
pt_BR: número de diferenças deve ser um inteiro positivo

en: need an object with call component
pt_BR: objeto com componente de chamada necessário

en: 'ratio' must be a single positive number
pt_BR: 'ratio' deve ser um único número positivo

en: 'x' and 'w' must have the same length
pt_BR: 'x' e 'w' devem ter o mesmo comprimento

en: not enough (non-missing) 'x' observations
pt_BR: observações (não faltantes) de 'x' insuficientes

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
pt_BR: impossível computar os intervalos de confiança quando todas as observações são zero ou empates

en: requested conf.level not achievable
pt_BR: conf.level solicitado não alcançável

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
pt_BR: impossível computar os intervalos de confiança quando todas as observações são empates

en: %s applies only to two-way tables
pt_BR: %s aplica-se apenas a tabelas bidirecionais

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
pt_BR: poucos valores de entrada distintos para ajustar um modelo de regressão assintótica

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
pt_BR: não é possível ajustar um modelo de regressão assintótico com esses dados

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
pt_BR: poucas observações para ajustar um modelo de regressão assintótico

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar ao modelo 'asympOff'

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar o modelo 'asympOrig'

en: too few distinct input values to fit a biexponential
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar um biexponencial

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
pt_BR: comprimento de resposta deve ser = comprimento do segundo argumento para 'SSfol'

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
pt_BR: ao menos 4 observações são necessárias para ajustar modelo «SSfol»

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar um modelo logístico com quatro parâmetros

en: too few distinct input values to fit a logistic model
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar um modelo logístico

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar um modelo Michaelis-Menten

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar o modelo Gompertz

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
pt_BR: muito poucos valores distintos para ajustar o modelo Weibull

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
pt_BR: todos os valores 'x' devem ser não negativos para ajuste do modelo Weibull

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
pt_BR[0]: usando a linha %d/%d de um ajuste combinado
pt_BR[1]: usando as linhas %d/%d de um ajuste combinado

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
pt_BR[0]: A fórmula inferior tem termo %s não incluídos no modelo
pt_BR[1]: A fórmula inferior tem termos %s não incluídos no modelo

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
pt_BR[0]: A fórmula superior tem termo %s não incluídos no modelo
pt_BR[1]: A fórmula superior tem termos %s não incluídos no modelo

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
pt_BR[0]: nome %s desconhecido na lista 'split'
pt_BR[1]: nomes %s desconhecidos na lista 'split'

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
pt_BR[0]: existem %d fatore, isto é demais para as %d variáveis
pt_BR[1]: existem %d fatores, isto é demais para as %d variáveis

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
pt_BR[0]: 'start' deve ter %d linha
pt_BR[1]: 'start' deve ter %d linhas

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
pt_BR[0]: incapaz de otimizar a partir deste valor inicial
pt_BR[1]: incapaz de otimizar a partir destes valores inicials

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
pt_BR[0]: 'init'; deve ter 1 ou %d col
pt_BR[1]: 'init'; deve ter 1 ou %d cols

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
pt_BR[0]: matriz X tem posto %d, mas somente %d observaçõe
pt_BR[1]: matriz X tem posto %d, mas somente %d observações

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
pt_BR[0]: não convergiu em %d iteraçõe
pt_BR[1]: não convergiu em %d iterações

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
pt_BR[0]: %d valore em falta excluído
pt_BR[1]: %d valores em falta excluídos

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
pt_BR[0]: matriz 'X' tem %d caso (linha)
pt_BR[1]: matriz 'X' tem %d casos (linhas)

en: only %d case | only %d cases
pt_BR[0]: apenas %d caso
pt_BR[1]: apenas %d casos

en: but %d variable | but %d variables
pt_BR[0]: mas %d variável
pt_BR[1]: mas %d variáveis

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
pt_BR[0]: medpolish() não convergiu em %d iteraçõe
pt_BR[1]: medpolish() não convergiu em %d iterações

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
pt_BR[0]: 'start' deve ter %d linha
pt_BR[1]: 'start' deve ter %d linhas

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
pt_BR[0]: mas a variável encontrada tem %d linha
pt_BR[1]: mas as variáveis encontradas têm %d linhas

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
pt_BR[0]: fator '%s' tem novo nível %s
pt_BR[1]: fator '%s' tem novos níveis %s

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
pt_BR[0]: não convergiu em %d iteraçõe
pt_BR[1]: não convergiu em %d iterações

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
pt_BR[0]: elemento controle não reconhecido chamado %s ignorado
pt_BR[1]: elementos controle não reconhecidos chamados %s ignorados

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
pt_BR[0]: Ajuste de parâmetro %s sem variáveis
pt_BR[1]: Ajuste de parâmetros %s sem variáveis
