R语言:ls.diag()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ls.diag(stats)
ls.diag()所属R语言包：stats

                                        Compute Diagnostics for <code>lsfit</code> Regression Results
                                         计算诊断为的<code> lsfit </ code>的回归结果

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes basic statistics, including standard errors, t- and p-values for the regression coefficients.
计算基本统计资料，包括标准误差，T型和回归系数的p值。


用法----------Usage----------


ls.diag(ls.out)



参数----------Arguments----------

参数：ls.out
Typically the result of lsfit()
通常的结果lsfit()


值----------Value----------

A list with the following numeric components.
一个list以下的数字元件。


参数：std.dev
The standard deviation of the errors, an estimate of &sigma;.
错误的标准偏差，估计&sigma;。


参数：hat
diagonal entries h_{ii} of the hat matrix H
h_{ii}的帽子矩阵对角线项H


参数：std.res
standardized residuals
标准化残差


参数：stud.res
studentized residuals
学生化残差


参数：cooks
Cook's distances
库克的距离


参数：dfits
DFITS statistics
DFITS统计


参数：correlation
correlation matrix
相关矩阵


参数：std.err
standard errors of the regression coefficients
回归系数的标准误差


参数：cov.scaled
Scaled covariance matrix of the coefficients
缩放系数的协方差矩阵


参数：cov.unscaled
Unscaled covariance matrix of the coefficients
非标度系数的协方差矩阵


参考文献----------References----------

Regression Diagnostics. New York: Wiley.

参见----------See Also----------

hat for the hat matrix diagonals, ls.print, lm.influence, summary.lm, anova.
hat的帽子矩阵对角线，ls.print，lm.influence，summary.lm，anova。


举例----------Examples----------



##-- Using the same data as the lm(.) example:[＃ - 使用相同的数据作为LM例如：（。）]
lsD9 <- lsfit(x = as.numeric(gl(2, 10, 20)), y = weight)
dlsD9 <- ls.diag(lsD9)
utils::str(dlsD9, give.attr=FALSE)
abs(1 - sum(dlsD9$hat) / 2) &lt; 10*.Machine$double.eps # sum(h.ii) = p[总和（h.ii）= P]
plot(dlsD9$hat, dlsD9$stud.res, xlim=c(0,0.11))
abline(h = 0, lty = 2, col = "lightgray")

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