R语言:predict.ellipsoid()函数中文帮助文档(中英文对照)

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predict.ellipsoid(cluster)
predict.ellipsoid()所属R语言包：cluster

                                        Predict Method for Ellipsoid Objects
                                         为椭球对象的预测方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute points on the ellipsoid boundary, mostly for drawing.
椭球的边界，主要用于绘图，计算点。


用法----------Usage----------



predict.ellipsoid(object, n.out=201, ...)
## S3 method for class 'ellipsoid'
predict(object, n.out=201, ...)
ellipsoidPoints(A, d2, loc, n.half = 201)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object of class ellipsoid, typically from ellipsoidhull(); alternatively any list-like object with proper components, see details below.
一个类的对象ellipsoid，通常是从ellipsoidhull();或者任何适当的组件对象列表，详见下文。


参数：n.out, n.half
half the number of points to create.
分一半数量的创建。


参数：A, d2, loc
arguments of the auxilary ellipsoidPoints, see below.
辅助的参数ellipsoidPoints，见下文。


参数：...
passed to and from methods.
传递和方法。


Details

详情----------Details----------

Note ellipsoidPoints is the workhorse function of predict.ellipsoid a standalone function and method for ellipsoid objects, see ellipsoidhull. The class of object is not checked; it must solely have valid components loc (length p), the p x p matrix cov (corresponding to A) and d2 for the center, the shape (“covariance”) matrix and the squared average radius (or distance) or qchisq(*, p) quantile.
请注意ellipsoidPoints是predict.ellipsoid一个独立的功能和方法ellipsoid对象的主力功能，看到ellipsoidhull。 object类没有被选中，它必须完全有效成分loc（长度p）p x p矩阵cov（相应的<X >）A为中心，“协”）的形状（矩阵和平均半径的平方（或距离）或d2位数。

Unfortunately, this is only implemented for p = 2, currently; contributions for p >= 3 are very welcome.
不幸的是，这仅仅是实现为p = 2，目前;p >= 3都非常欢迎的贡献。


值----------Value----------

a numeric matrix of dimension 2*n.out times p.
数字矩阵的维2*n.out倍p。


参见----------See Also----------

ellipsoidhull, volume.ellipsoid.
ellipsoidhull，volume.ellipsoid。


举例----------Examples----------


## see also  example(ellipsoidhull)[＃还例如（ellipsoidhull）]

## Robust vs. L.S. covariance matrix[＃鲁棒与L.S.协方差矩阵]
set.seed(143)
x <- rt(200, df=3)
y <- 3*x + rt(200, df=2)
plot(x,y, main="non-normal data (N=200)")
mtext("with classical and robust cov.matrix ellipsoids")
X <- cbind(x,y)
C.ls <- cov(X) ; m.ls <- colMeans(X)
d2.99 <- qchisq(0.99, df = 2)
lines(ellipsoidPoints(C.ls, d2.99, loc=m.ls), col="green")
if(require(MASS)) {
  Cxy <- cov.rob(cbind(x,y))
  lines(ellipsoidPoints(Cxy$cov, d2 = d2.99, loc=Cxy$center), col="red")
}# MASS[质量]

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