R-3.5.0 - en to ko translation catalogue (169 entries)

en: %s$%s() not found
ko: %s$%s()를 찾을 수 없습니다.

en: '%s' absent
ko: '%s'가 빠졌습니다

en: '%s' must be of length one
ko: '%s'의 길이는 반드시 1이어야 합니다.

en: '.' in formula and no 'data' argument
ko: formula 안에  '.'가 사용되었는데 'data' 인자가 없습니다

en: 'control' must be a list
ko: 'control'은 반드시 리스트이어야 합니다

en: 'd' must be a nonempty numeric vector
ko: 'd'는 반드시 비어있지 않은 수치형 벡터이어야 합니다

en: 'data' argument is of the wrong type
ko: 'data' 인자의 유형이 잘못되었습니다

en: 'delta' must be finite and > 0
ko: 'delta'는 반드시 유한해야 하고 0 보다 커야 합니다

en: 'dir' is not a numeric vector of the correct length
ko: 'dir'은 올바른 길이를 가지는 수치형 벡터가 아닙니다

en: 'f' must be finite and > 0
ko: 'f'는 반드시 유한해야 하며 0 보다 커야 합니다

en: 'fn' is not a function
ko: 'fn'은 함수가 아닙니다

en: 'getElement' applies only to named lists
ko: 'getElement'는 오로지 원소에 이름이 주어진 리스트(list)들에만 적용할 수 있습니다.

en: 'gr' is not a function
ko: 'gr'은 함수가 아닙니다

en: 'gradient' must be a numeric matrix of dimension (%d,%d)
ko: 'gradient'는 반드시 크기가 (%d,%d)인 수치형 행렬이어야 합니다.

en: 'iter' must be finite and >= 0
ko: 'iter'는 반드시 유한해야 하고 0보다 크거나 같아야 합니다

en: 'lower' and 'upper' must be numeric vectors
ko: 'lower'와 'upper'는 반드시 수치형 벡터들이어야 합니다.

en: 'lowerb' and 'upperb' must be numeric vectors
ko: 'lowerb'와 'upperb'는 반드시 수치형 벡터들이어야 합니다.

en: 'm' must be a list
ko: 'm'은 반드시 리스트이어야 합니다

en: 'maxit' is not an integer
ko: 'maxit'은 정수가 아닙니다

en: 'maxiter' must be positive
ko: 'maxiter'는 반드시 양수이어야 합니다

en: 'ndeps' is of the wrong length
ko: 'ndeps'의 길이가 잘못되었습니다

en: 'parscale' is of the wrong length
ko: 'parscale'의 길이가 잘못되었습니다

en: 'rho' must be an environment
ko: 'rho'는 반드시 인바이런먼트(environment)이어야 합니다.

en: 'rho' should be an environment
ko: 'rho'는 반드시 environment이어야 합니다

en: 'scal' matrix is not positive-definite
ko: 'scal'행렬은 양정치(positive-definite)가 아닙니다.

en: 'scal' must be a square, real matrix
ko: 'scal'은 반드시 실수형 정방행렬이어야 합니다.

en: 'specials' must be NULL or a character vector
ko: 'specials'는 반드시 NULL 또는 문자형 벡터이어야 합니다

en: 'theta' should be of type character
ko: 'theta'는 반드시 문자형이어야 합니다

en: 'tmax' is not a positive integer
ko: 'tmax'는 양의 정수가 아닙니다

en: 'x' is NULL
ko: 'x'는 NULL입니다

en: 'x' is empty
ko: 'x'가 비어있습니다

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

en: 'xmin' not less than 'xmax'
ko: 'xmin'가 'xmax'보다 적습니다

en: *** unknown error message (msg = %d) in nlm()
    *** should not happen!
ko: *** nlm()에서 알 수 없는 메시지 (msg = %d)가 있습니다
    *** 이것은 일어나서는 안되는 경우입니다!

en: -Inf replaced by maximally negative value
ko: -Inf는 음의 최대값으로 대체되었습니다

en: Argument %s must be a nonempty numeric vector
ko: 인자 %s는 반드시 비어있지 않은 수치형 벡터이어야 합니다

en: Argument Sx must be numeric vector one shorter than m[]
ko: 인자 Sx은 반드시 m[]의 길이보다 하나가 적은 숫자형 벡터이어야 합니다

en: Argument m must be numeric
ko: 인자 m은 반드시 수치형이어야 합니다

en: Burg's algorithm failed to find partial correlation
ko: partial correlation을 찾기 위해 사용된 Burg의 알고리즘이 실패했습니다

en: Current iterate is probably solution.
ko: current iterate가 아마도 찾고자 하는 솔루션일 것입니다.

en: Either x is an approximate local minimum of the function,
    the function is too non-linear for this algorithm,
    or steptol is too large.
ko: x가 함수의 지역적 최소값에 대한 근사치일 수 있으나, 
    함수가 이 알고리즘의 적용에 대해서는 너무 비선형이거나,
    steptol이 너무 큽니다.

en: Function '%s' is not in the derivatives table
ko: 함수 '%s'는 미분함수 목록에 없습니다

en: Hessian function must return a square numeric matrix of order %d
ko: Hessian function은 반드시 사이즈가 %d인 수치형 정방행렬을 반환해야 합니다

en: Invalid vmethod
ko: 유효하지 않은 vmethod입니다

en: Iteration limit exceeded.  Algorithm failed.
ko: Iteration limit을 초과하였으므로 알고리즘이 실패했습니다.

en: Missing value or an infinity produced when evaluating the model
ko: 모델 평가시에 값이 누락되거나 무한값이 생성되었습니다

en: NA in probability vector
ko: 확률벡터로부터 NA가 발견되었습니다.

en: NA replaced by maximum positive value
ko: NA가 양의 최대값으로 대체되었습니다

en: NA value for '%s' is not allowed
ko: '%s'에 NA값은 허용되지 않습니다

en: NA/Inf replaced by maximum positive value
ko: NA/Inf가 양의 최대값으로 대체되었습니다

en: NA/NaN/Inf in '%s'
ko: '%s' 내에 NA/NaN/Inf가 있습니다

en: NAs produced
ko: NA가 생성되었습니다

en: NaNs produced
ko: NaN이 생성되었습니다

en: Non-numeric argument to mathematical function
ko: 수치형이 아닌 인자가 수학함수에 이용되었습니다

en: Relative gradient close to zero.
ko: Relative gradient의 값이 0에 가깝습니다.

en: Rf_divset: alg = %d must be 1, 2, 3, or 4
ko: Rf_divset: alg = %d는 반드시 1, 2, 3, 또는 4이어야 합니다.

en: Singular matrix in ldet
ko: ldet에 비가역행렬이 있습니다

en: Singular matrix in qr_solve
ko: qr_solve에 비가역행렬이 있습니다

en: Successive iterates within tolerance.
ko: 허용치내의 successive iterates입니다.

en: Value %g out of range (0, 1)
ko: %g의 값은 (0,1)의 범위외에 있습니다

en: When Hessian defined must also have gradient defined
ko: Hessian이 정의되었다면, 반드시 gradient 또한 정의되어져야 합니다.

en: algorithm did not converge
ko: 알고리즘이 수렴하지 않습니다

en: approx(): attempted to interpolate NA values
ko: approx(): NA값들의 보간을 시도했습니다

en: approx(): invalid f value
ko: approx(): 유효하지 않은 f 값입니다

en: approx(): invalid interpolation method
ko: approx(): 유효하지 않은 보간법입니다

en: argument %s must be a numeric vector of length 1 or length %d
ko: 인자 %s는 반드시 길이가 1 이거나 %d인 수치형 벡터이어야 합니다

en: argument is not a valid model
ko: 인자가 유효한 모델이 아닙니다

en: attempt to minimize non-function
ko: 함수가 아닌 것을 최소화하려 하였습니다

en: bandwidth/span of running medians is larger than n
ko: 연속적인 중앙값들의 브로드밴드/범위가 n보다 큽니다

en: can only transform 100 pars in arima0
ko: arima0에서는 최대 100개의 파라미터들을 변환할 수 있습니다

en: complex variables are not currently allowed in model matrices
ko: 복소수 변수들은 현재 model matrices에서는 허용되지 않습니다

en: conflicting parameter lengths
ko: 파마미터의 길이들이 일치하지 않습니다

en: converged
ko: 수렴했습니다

en: distance(): invalid distance
ko: distance(): 유효하지 않은 거리입니다

en: distance(): invalid p
ko: distance(): 유효하지 않은 p입니다

en: do not know how many cases
ko: 얼마나 많은 경우들이 있는지 모릅니다

en: duplicated name '%s' in data frame using '.'
ko: '.'를 이용한 데이터 프레임에서 중복된 이름 '%s'을 발견했습니다

en: environment 'rho' must contain a numeric vector '.par' of length %d
ko: environment 'rho'는 반드시 길이가 %d인 수치형 벡터 '.par'를 포함해야 합니다

en: fcn produced mode %d, length %d - wanted mode %d, length %d
ko: fcn은 본래 모드 %3$d와 길이 %4$d이어야 하는데 모드 %1$d와 길이 %2$d를 생성하였습니다.

en: fft factorization error
ko: fft 팩토라이제이션 에러입니다

en: formula expected
ko: formula가 와야 합니다

en: gradient function must return a numeric vector of length %d
ko: gradient function은 반드시 길이가 %d인 수치형 벡터를 반환해야 합니다

en: gradient in optim evaluated to length %d not %d
ko: optim에 사용된 그래디언트가 길이가 %2$d가 아닌 %1$d입니다

en: gradient supplied is of the wrong length or mode, so ignored
ko: 얻어진 gradient의 길이 또는 모드가 잘못되었으므로, 사용하지 않습니다.

en: hessian supplied is of the wrong length or mode, so ignored
ko: 얻어진 hessian의 길이 또는 모드가 잘못되었으므로, 사용하지 않습니다.

en: incompatible dimensions
ko: 호환되지 않는 차원들입니다

en: incorrect specification of 'table' or 'start'
ko: 'table' 또는 'start'의 지정이 잘못되었습니다

en: invalid '%s' argument
ko: 유효하지 않은 '%s' 인자입니다

en: invalid '%s' value
ko: 유효하지 않은 '%s'값입니다

en: invalid 'type' (%s) of argument
ko: 유효하지 않은 인자의 'type' (%s)입니다

en: invalid 'use' (computational method)
ko: 유효하지 않은 'use'입니다 (computational method)

en: invalid NA value in parameter
ko: 파라미터에는 NA를 사용할 수 없습니다.

en: invalid argument type
ko: 유효하지 않은 인자 타입입니다

en: invalid arguments
ko: 인자가 올바르지 않습니다.

en: invalid expression in '%s'
ko: '%s'에 유효하지 않은 표현식이 있습니다

en: invalid extra variable names
ko: 유효하지 않은 추가 변수명들입니다

en: invalid extra variables
ko: 유효하지 않은 추가 변수들입니다

en: invalid factors
ko: 유효하지 않은 요인입니다

en: invalid first argument 'n'
ko: 첫번째 인자 'n'이 올바르지 않습니다.

en: invalid formula in 'update'
ko: 'update'내에 유효하지 않은 formula가 있습니다

en: invalid function value in 'nlm' optimizer
ko: 'nlm' 옵티마이저에서 유효하지 않은 함수값이 있습니다

en: invalid function value in 'optimize'
ko: 'optimize'에 유효하지 않은 함수값이 있습니다

en: invalid function value in 'zeroin'
ko: 'zeroin'내에 유효하지 않은 함수값이 있습니다

en: invalid gradient tolerance in nlm
ko: nlm에 이용되는 gradient tolerance는 유효하지 않습니다

en: invalid iteration limit in nlm
ko: nlm에 이용되는 iteration limit의 값이 유효하지 않습니다

en: invalid model formula
ko: 유효하지 않은 모델식입니다

en: invalid model formula in EncodeVars
ko: EncodeVars내에 유효하지 않은 모델식이 발견되었습니다

en: invalid model formula in ExtractVars
ko: ExtractVars에 유효하지 않은 모델식이 있습니다

en: invalid model frame
ko: 유효하지 않은 모델프레임입니다

en: invalid parameter length
ko: 파라미터 길이가 올바르지 않습니다.

en: invalid parameter type
ko: 파라미터의 종류(type)가 올바르지 않습니다.

en: invalid result from na.action
ko: na.action으로부터 결과가 유효하지 않습니다

en: invalid second argument 'size'
ko: 두 번째 인자 'size'가 올바르지 않습니다.

en: invalid tag
ko: 유효하지 않은 태그입니다

en: invalid term in model formula
ko: 모델식에 유효하지 않은 항이 있습니다

en: invalid type (%s) for variable '%s'
ko: 변수 %2$s에 유효하지 않은 타입 (%1$s)입니다

en: invalid type for eval_check_store
ko: eval_check_store에 올바르지 않은 유형(type)입니다.

en: invalid value of lag.max
ko: lag.max의 값이 올바르지 않습니다.

en: invalid variable names
ko: 유효하지 않은 변수명입니다

en: invalid variables
ko: 유효하지 않은 변수들입니다

en: length(m) must be at least two
ko: length(m)은 반드시 최소 2이어야 합니다

en: m must be a list
ko: m은 반드시 리스트(list)이어야 합니다.

en: matrix would require %.0g columns
ko: 행렬은 %.0g 열들을 필요로 합니다

en: maximum supported lag is 350
ko: 지원되는 최대 lag의 크기는 350입니다

en: missing observations in cov/cor
ko: cov/cor에 결측치들이 있습니다

en: missing value in last %d observations
ko: 마지막 %d개의 관측치들이 결측입니다.

en: missing value in parameter
ko: 파라미터에 누락된 값이 있습니다

en: n must be at least two
ko: n은 반드시 최소 2이상이어야 합니다

en: negative probability
ko: 음수를 가지는 확률값입니다.

en: nlm is inefficient for 1-d problems
ko: nlm의 사용은 1차원 문제에 대해서 효율적이지 않습니다.

en: no analytic Hessian to check in nlm!
ko: nlm에서 확인할 수 있는 analytic Hessian이 없습니다

en: no analytic gradient to check in nlm!
ko: nlm에서 확인할 수 있는 analytic gradient가 없습니다!

en: no factors
ko: 요인이 없습니다

en: no input has determined the number of cases
ko: 경우의 수를 결정할 수 있는 입력이 없습니다

en: no positive probabilities
ko: 양수를 가지는 확률값들이 없습니다.

en: non-finite value supplied by 'nlm'
ko: 무한값이 'nlm'에 의해 제공되었습니다

en: non-finite value supplied by optim
ko: optim으로부터 유한(finite)하지 않은 값이 생성되었습니다.

en: non-numeric argument
ko: 숫자값을 가지지 않는 인자입니다

en: non-positive number of parameters in nlm
ko: nlm에 파라미터의 개수가 양수가 아닙니다.

en: not all arguments have the same length
ko: 모든 인자들이 같은 길이를 가지고 있지 않습니다

en: number of iterations exceeded maximum of %d
ko: 지정된 최대 반복수 %d를 초과하였습니다

en: number of variables != number of variable names
ko: 변수의 개수가 변수명의 개수와 같지 않습니다

en: numeric parameter expected
ko: 수치형 파라미터가 와야 합니다

en: objective function in optim evaluates to length %d not 1
ko: optim에 사용된 목적함수의 길이가 1이 아닌 %d입니다

en: only 2500 rows are allowed for sm.method="spline"
ko: sm.method에 "spline"이 주어졌을 때에는 최대로 사용할 수 있는 행의 개수는 2500개입니다

en: only the first element is used as variable name
ko: 오로지 첫번째 요소만이 변수명으로서 사용되었습니다

en: overlong names in '%s'
ko: '%s'내에 너무 긴 이름들이 있습니다

en: probabilities outside [0,1] in qansari()
ko: qansari()내에 있는 확률의 값들이 [0,1] 범위외에 있습니다

en: probable coding error in analytic Hessian
ko: analytic Hessian에 아마도 코딩에러가 있는 것 같습니다

en: probable coding error in analytic gradient
ko: analytic gradient에 아마도 코딩에러가 있는 것 같습니다

en: problem with term %d in model.matrix: no columns are assigned
ko: model.matrix에 있는 항 %d에 문제가 있습니다: 아무런 열들도 할당되지 않았습니다

en: rcont2 [%d,%d]: exp underflow to 0; algorithm failure
ko: rcont2 [%d,%d]: exp의 값이 0보다 작기(underflow)하므로 알고리즘 실패입니다.

en: span is too small
ko: 범위가 너무 작습니다

en: term %d would require %.0g columns
ko: 항 %d는 %.0g 열들을 필요로 합니다

en: term names will be truncated
ko: 항 이름들이 잘려질 것입니다

en: the response appeared on the right-hand side and was dropped
ko: 종속변수가 우변에서 발견되어 이를 포함시키지 않았습니다

en: the standard deviation is zero
ko: 표준편차가 0입니다

en: this should not happen
ko: 이것은 일어날 수 없는 경우입니다

en: treating non-finite values as NA
ko: 유한하지 않은 값들을 NA로 처리합니다

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

en: use of NULL environment is defunct
ko: NULL environment의 사용은 더 이상 지원되지 않습니다

en: variable %d has no levels
ko: 변수 %d은 아무런 level을 가지고 있지 않습니다

en: variable '%s' is integer, not numeric
ko: 변수 '%s'는 약분할 수 없는 정수입니다

en: variable '%s' is not numeric
ko: 변수 '%s'는 수치형이 아닙니다

en: variable lengths differ (found for '%s')
ko: 변수의 길이들이 다릅니다 ('%s'에서 찾았습니다)

en: variable lengths differ (found for variable %d)
ko: 변수의 길이들이 다릅니다 (변수 %d에서 찾았습니다)

en: variable must be a character string
ko: 변수는 반드시 문자열이어야 합니다

en: variables of type '%s' are not allowed in model matrices
ko: 유형 '%s'를 가지는 변수들은 model matrices에서 허용되지 않습니다

en: vector-valued (multivariate) series required
ko: 벡터기반의 (다변량) 시리즈가 필요합니다
