R语言:predict.lqs()函数中文帮助文档(中英文对照)

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predict.lqs(MASS)
predict.lqs()所属R语言包：MASS

                                         Predict from an lqs Fit
                                         预测从LQS飞度

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predict from an resistant regression fitted by lqs.
从安装lqs的抗回归预测。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'lqs'
predict(object, newdata, na.action = na.pass, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
object inheriting from class "lqs"  
从对象继承类"lqs"


参数：newdata
matrix or data frame of cases to be predicted or, if object has a formula, a data frame with columns of the same names as the variables used.  A vector will be interpreted as a row vector.  If newdata is missing, an attempt will be made to retrieve the data used to fit the lqs object.  
矩阵或数据框预测的情况，如果object有一个公式，与使用的变量的名称相同的列的数据框。一个向量，将被解释为一个行向量。如果newdata丢失，企图将作出适合lqs对象用于检索数据。


参数：na.action
function determining what should be done with missing values in newdata.  The default is to predict NA.
功能确定应做与newdata缺失值。默认预测NA。


参数：...
arguments to be passed from or to other methods.
参数被传递或其他方法。


Details

详情----------Details----------

This function is a method for the generic function predict() for class lqs. It can be invoked by calling predict(x) for an object x of the appropriate class, or directly by calling predict.lqs(x) regardless of the class of the object.
这个函数是一个泛型函数predict()类lqs方法。它可以通过调用调用predict(x)对象x适当的类，或直接致电predict.lqs(x)不管对象的类。

Missing values in newdata are handled by returning NA if the linear fit cannot be evaluated. If newdata is omitted and the na.action of the fit omitted cases, these will be omitted on the prediction.
遗漏值在newdata返回处理NA如果无法评估线性拟合。如果，newdata被忽略的na.action合适的省略情况下，这些预测将省略。


值----------Value----------

A vector of predictions.
预测向量。


作者（S）----------Author(s)----------


B.D. Ripley



参见----------See Also----------

lqs
lqs


举例----------Examples----------


set.seed(123)
fm <- lqs(stack.loss ~ ., data = stackloss, method = "S", nsamp = "exact")
predict(fm, stackloss)

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