nnet 7.3-5 - en to ko translation catalogue (25 entries)

en: need two or more classes to fit a multinom model
ko: 다항분포모형(multinomial model)에 적합하기 위해서는 두 개 또는 그 이상의 클래스들이 필요합니다.

en: some case has no observations
ko: 일부 케이스(case)에서 관찰된 값이 없습니다.

en: ncol(offset) is wrong
ko: ncol(offset)가 올바르지 않습니다.

en: not a "multinom" fit
ko: "multinom"을 이용하여 적합한 것이 아닙니다.

en: 'scope' is not a subset of term labels
ko: 'scope'는 term labels의 일부(subset)이 아닙니다.

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
ko: 사용중인 행의 개수가 변경되었습니다:  결측값들을 삭제하시겠나요?

en: no terms in 'scope' for adding to object
ko: object에 추가하기 위한 항(terms)들을 'scope'에서 찾을 수 없습니다.

en: anova is not implemented for a single "multinom" object
ko: anova는 단일 "multinom" 객체에 수행할 수 없습니다.

en: not all objects are of class "multinom"
ko: 모든 객체들이 "multinom" 클래스는 아닙니다.

en: models were not all fitted to the same size of dataset
ko: 모델들이 모두 같은 크기를 가지는 데이터셋에 적합된 것은 아닙니다.

en: missing values in 'x'
ko: 'x'에 결측값이 있습니다.

en: missing values in 'y'
ko: 'y'에 결측값이 있습니다.

en: nrows of 'x' and 'y' must match
ko: 'x'의 행의 수와 'y'의 행의 수는 반드시 서로 일치해야 합니다.

en: entropy fit only for logistic units
ko: entropy를 이용한 적합은 로짓변환(logistic units) 후 사용할 수 있습니다.

en: no weights to fit
ko: 적합에 이용될 가중치가 없습니다.

en: too many (%d) weights
ko: 가중치의 개수 (%d)가 너무 많습니다.

en: 'softmax = TRUE' requires at least two response categories
ko: 'softmax = TRUE'는 적어도 두 개의 이상의 응답범주(response categories)가 필요합니다.

en: weights vector of incorrect length
ko: 가중치 벡터(weights vector)의 길이가 올바르지 않습니다.

en: incorrect length of 'mask'
ko: 'mask'의 길이가 올바르지 않습니다.

en: invalid weights vector
ko: 가중치 벡터(weights vector)가 이상합니다.

en: object not of class "nnet"
ko: object의 클래스가 "nnet"이 아닙니다.

en: inappropriate fit for class
ko: class에 부적절한 적합입니다.

en: dims of 'x' and 'y' must match
ko: 'x'와 'y'의 차원(dims)은 반드시 서로 일치해야 합니다.

en: not a legitimate neural net fit
ko: 타당한 신경망(neural net) 적합이 아닙니다.

en: group %s is empty | groups %s are empty
ko[0]: 그룹 %s에 해당하는 관측값이 없습니다.
