MASS 7.3-22 - en to ko translation catalogue (110 entries)

en: no terms in scope
ko: scope에 아무런 항이 없습니다

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
ko: 사용중인 행들이 변경되었습니다:  결측치들을 삭제할까요?

en: F test assumes 'quasi%s' family
ko: F 테스트는 'quasi%s' 페밀리라는 가정하에 수행됩니다

en: no 'addterm' method implemented for "mlm" models
ko: "mlm"모델들을 위하여 구현된 'addterm'메소드가 아닙니다

en: response variable must be positive
ko: 종속변수는 반드시 양수이어야 합니다

en: Waiting for profiling to be done...
ko: 프로파일링이 완료되길 기다리는 중입니다...

en: invalid number of levels
ko: 유효하지 않은 level의 수입니다

en: frequency table is %d-dimensional
ko: %d-차원 분할표입니다

en: invalid table specification
ko: 유효하지 않은 테이블 지정입니다

en: all frequencies are zero
ko: 모든 빈도수들이 0입니다

en: empty row or column in table
ko: 테이블에 행 또는 열이 비어 있습니다

en: missing or infinite values in 'x'
ko: 'x'에 누락된 값 또는 무한한 값들이 있습니다

en: length of 'wt' must equal number of observations
ko: 'wt'의 길이는 반드시 관측치의 개수와 같아야 합니다

en: negative weights not allowed
ko: 음의 값을 가지는 가중치는 허용되지 않습니다

en: 'center' is not the right length
ko: 'center'의 길이가 올바르지 않습니다

en: 'x' must be a non-empty numeric vector
ko: 'x'는 반드시 비어있지 않은 수치형 벡터이어야 합니다

en: 'x' contains missing or infinite values
ko: 'x'는 결측값 또는 무한한 값들을 포함하고 있습니다

en: 'densfun' must be supplied as a function or name
ko: 'densfun'은 반드시 함수 또는 이름으로서 주어져야 합니다

en: unsupported distribution
ko: 지원되지 않는 분포입니다

en: need positive values to fit a log-Normal
ko: log-Normal을 적합하기 위해서는 양의 값들을 필요로 합니다

en: Exponential values must be >= 0
ko: Exponenital values는 반드시 0보다 크거나 같아야 합니다

en: Weibull values must be > 0
ko: Weibull values는 반드시 0 보다 커야 합니다

en: gamma values must be >= 0
ko: gamma values들은 반드시 0 보다 크거나 같아야 합니다

en: 'start' must be a named list
ko: 'start'는 반드시 named list이어야 합니다

en: optimization failed
ko: 최적화에 실패했습니다

en: only 'REML = FALSE' is implemented
ko: 오로지 'REML = FALSE'만이 구현되어 있습니다

en: Initial estimate: %s
ko: 초기 추정치는 다음과 같습니다: %s

en: iteration limit reached
ko: iteration 제한에 도달했습니다

en: package 'nlme' is essential
ko: 패키지 'nlme'는 필수적입니다

en: 'family' not recognized
ko: 인식할 수 없는 'family'입니다

en: 'anova' is not available for PQL fits
ko: PQL 적합에 'anova'는 사용가능하지 않습니다

en: 'y' must be a matrix
ko: 'y'는 반드시 행렬이어야 합니다

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
ko: distances는 반드시 'dist'의 결과이거나 정방행렬이어야 합니다

en: invalid size
ko: 유효하지 않은 크기입니다

en: zero or negative distance between objects %d and %d
ko: %d와 %d 객체들 사이의 거리가 0 또는 음수입니다

en: invalid initial configuration
ko: 유효하지 않은 초기 설정입니다

en: invalid row(x)
ko: 유효하지 않은 row(x)입니다

en: invalid length(d)
ko: 유효하지 않은 length(d)입니다

en: data vectors must be the same length
ko: 데이터 벡터들은 반드시 같은 길이여야 합니다

en: missing or infinite values in the data are not allowed
ko: 데이터에 결측값 또는 무한한 값들은 허용되지 않습니다

en: only finite values are allowed in 'lims'
ko: 'lims'에는 오로지 유한한 값들만 허용됩니다

en: 'x' is not a matrix
ko: 'x'는 행렬이 아닙니다

en: infinite, NA or NaN values in 'x'
ko: 'x'에 무한한 값, NA 또는 NaN이 있습니다

en: nrow(x) and length(grouping) are different
ko: nrow(x)와 length(grouping)가 서로 다릅니다

en: invalid 'prior'
ko: 유효하지 않은 'prior'입니다

en: 'prior' is of incorrect length
ko: 'prior'의 길이가 잘못되었습니다

en: variables are collinear
ko: 변수들이 공선형관계에 있습니다

en: 'nu' must exceed 2
ko: 'nu'는 반드시 2를 넘어야 합니다

en: group means are numerically identical
ko: 그룹 평균들이 수치적으로 동일합니다

en: object not of class "lda"
ko: 클래스 "lda"가 아닌 객체입니다

en: wrong number of variables
ko: 변수들의 개수가 잘못되었습니다

en: variable names in 'newdata' do not match those in 'object'
ko: 'newdata'내의 변수명들이 'object'내의 변수명들과 일치하지 않습니다

en: 'breaks' must be strictly increasing
ko: 'breaks'는 반드시 증가만을 해야 합니다

en: dim(W) is not correct
ko: dim(W)이 정확하지 않습니다

en: 'W' is not positive definite
ko: 'W'는 positive definite가 아닙니다

en: 'data' has no 'terms' attribute
ko: 'data'는 'terms'라는 속성이 없습니다

en: 'object' has no 'call' component.  Updating not possible
ko: 'object'가 'call' 요소를 가지고 있지 않습니다.  가능하지 않은 업데이트입니다

en: missing values are not allowed
ko: 결측값들은 허용되지 않습니다

en: 'x' and 'y' must have the same number of rows
ko: 'x'와 'y'는 반드시 행의 개수와 같아야 합니다

en: missing or infinite values are not allowed
ko: 결측값 또는 무한한 값들은 허용되지 않습니다

en: at least one column has IQR 0
ko: 적어도 하나의 열이 IQR 0을 가집니다

en: all variables must be factors
ko: 모든 변수들이 요인형이어야 합니다

en: factors in 'newdata' do not match those for 'object'
ko: 'newdata'에 있는 요인들이 'object'에 있는 요인들과 일치하지 않습니다

en: 'newdata' is not of the right length
ko: 'newdata'의 길이가 올바르지 않습니다

en: 'X' must be a numeric or complex matrix
ko: 'X'는 반드시 수치형 또는 복소수형 행렬이어야 합니다

en: 'Sigma' is not positive definite
ko: 'Sigma'는 positive definite가 아닙니다

en: 'theta' must be given
ko: 'theta'는 반드시 주어져야 합니다

en: negative values not allowed for the negative binomial family
ko: negative binomial 페밀리에서 허용되지 않는 음의 값들입니다

en: tests made without re-estimating 'theta'
ko: 'theta'를 재추정하지 않은 상태에서 만들어진 테스트들입니다

en: only Chi-squared LR tests are implemented
ko: 오로지 Chi-squared LR 테스트들만이 구현되어 있습니다

en: not all objects are of class "negbin"
ko: 모든 객체들이 클래스 "negbin"는 아닙니다

en: unimplemented method: %s
ko: 구현되지 않은 메소드입니다: %s

en: Initial value for 'theta': %f
ko: 다음은 'theta'에 대한 초기값입니다: %f

en: 'theta' must be specified
ko: 'theta'는 반드시 지정되어야 합니다

en: at least 3 distinct 'x' values are needed
ko: 적어도 3개의 다른 'x'값들이 필요합니다

en: response must be a factor
ko: response는 반드시 요인이어야 합니다

en: response must have 3 or more levels
ko: response는 반드시 세개 이상의 레벨들을 가지고 있어야 합니다

en: attempt to find suitable starting values failed
ko: 적절한 시작점들을 찾지 못했습니다

en: 'start' is not of the correct length
ko: 'start'의 길이가 올바르지 않습니다

en: not a "polr" object
ko: "polr" 객체가 아닙니다

en: anova is not implemented for a single "polr" object
ko: anova는 단일 "polr" 객체에 구현되어 있지 않습니다

en: not all objects are of class "polr"
ko: 모든 객체들이 클래스 "polr"는 아닙니다

en: Parameter:
ko: 파라미터:

en: profiling has found a better solution, so original fit had not converged
ko: 프로파일링이 더 나은 해를 찾았으므로 초기의 적합은 수렴하지 않았음을 의미합니다

en: weighted fits are not supported
ko: weighted fits는 지원되지 않습니다

en: some group is too small for 'qda'
ko: 일부 그룹은 'qda'에 너무 작습니다

en: object not of class "qda"
ko: 클래스 "qda"가 아닌 객체입니다

en: invalid 'test.vec'
ko: 유효하지 않은 'test.vec'입니다

en: length of 'weights' must equal number of observations
ko: 'weights'의 길이는 반드시 관측치의 개수와 같아야 합니다

en: some of ... do not match
ko: ...의 일부가 일치하지 않습니다

en: 'init' method is unknown
ko: 'init' 메소드를 알 수 없습니다

en: 'method' is unknown
ko: 'method'를 알 수 없습니다

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
ko: 'coef'는 반드시 합이 0이되도록 contrast를 정의해야 합니다

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
ko: 'coef'는 반드시 'contrast.obj'와 같은 길이를 가져야 합니다

en: each element of '%s' must be logical
ko: '%s'의 각 요소는 반드시 논리적이어야 합니다

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
ko: 'contrast.obj'의 열들은 합이 0이되도록 contrast를 정의해야 합니다

en: "gradient" attribute missing
ko: "gradient" 속성이 빠져있습니다

en: "hessian" attribute missing
ko: "hessian" 속성이 빠져있습니다

en: Infs not allowed in 'd'
ko: 'd'에 허용되지 않는 Inf입니다

en: an initial configuration must be supplied if there are NAs in 'd'
ko: 'd'에 NA가 있다면 초기설정이 반드시 제공되어야 합니다

en: 'use.start' cannot be used with R's version of 'glm'
ko: 'use.start'는 R의 'glm'버전과 함께 쓰일 수 없습니다

en: AIC is not defined for this model, so 'stepAIC' cannot proceed
ko: 이 모델에 대해서 AIC는 정의되어 있지 않아 'stepAIC'를 구할 수 없습니다

en: AIC is -infinity for this model, so 'stepAIC' cannot proceed
ko: 이 모델에 대한 AIC가 음의 무한값을 가지므로 'stepAIC'를 구할 수 없습니다

en: AIC undefined for REML fit
ko: REML 적합에 정의되지 않은 AIC입니다

en: 'nbins' must result in a positive integer
ko: 'nbins'는 반드시 결과적으로 양의 정수를 주어야 합니다

en: 'h' must be strictly positive
ko: 'h'는 반드시 양수이어야만 합니다

en: 'x' has length zero
ko: 'x'의 길이가 0입니다

en: no solution in the specified range of bandwidths
ko: 주어진 bandwidths의 범위내에 솔루션이 없습니다

en: minimum occurred at one end of the range
ko: range의 끝에서 최소값을 찾았습니다

en: %d row with zero weights not counted | %d rows with zero weights not counted
ko[0]: 가중치를 가지지 않는 %d행은 세어지지 않습니다
