R语言:anscombe()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

anscombe(datasets)
anscombe()所属R语言包：datasets

                                        Anscombe's Quartet of ‘Identical’ Simple Linear Regressions
                                         安斯库姆四方的“相同”的简单线性回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Four x-y datasets which have the same traditional statistical properties (mean, variance, correlation, regression line, etc.), yet are quite different.
四x - y数据集，其中有相同的传统的统计特性（均值，方差，相关，回归直线等），但有很大的不同。


用法----------Usage----------





格式----------Format----------

A data frame with 11 observations on 8 variables.
与11对8个变量的观测数据框。

the integers 4:14, specially arranged
整数4:14，特意安排

values 8 and 19
值8和19

numbers in (3, 12.5) with mean 7.5 and sdev 2.03
在数字（12.5），平均7.5和2.03 SDEV


源----------Source----------

Tufte, Edward R. (1989) The Visual Display of Quantitative Information, 13–14. Graphics Press.
塔夫特，爱德华·R.（1989）13日至14日，定量信息的视觉显示。显卡新闻。


参考文献----------References----------

American Statistician, 27, 17–21.

举例----------Examples----------


require(stats); require(graphics)
summary(anscombe)

##-- now some "magic" to do the 4 regressions in a loop:[＃ - 现在一些“神奇”在一个循环做4回归：]
ff <- y ~ x
for(i in 1:4) {
  ff[2:3] <- lapply(paste(c("y","x"), i, sep=""), as.name)
  ## or   ff[[2]] &lt;- as.name(paste("y", i, sep=""))[＃FF [2] < -  as.name（膏（“Y”，我，SEP =“”））]
  ##      ff[[3]] &lt;- as.name(paste("x", i, sep=""))[＃FF [3] < -  as.name（膏（“X”，我，SEP =“”））]
  assign(paste("lm.",i,sep=""), lmi <- lm(ff, data= anscombe))
  print(anova(lmi))
}

## See how close they are (numerically!)[＃查看他们是如何密切（numerically!）]
sapply(objects(pattern="lm\\.[1-4]$"), function(n) coef(get(n)))
lapply(objects(pattern="lm\\.[1-4]$"),
       function(n) coef(summary(get(n))))

## Now, do what you should have done in the first place: PLOTS[＃现在，你应该有摆在首位：图]
op <- par(mfrow=c(2,2), mar=.1+c(4,4,1,1), oma= c(0,0,2,0))
for(i in 1:4) {
  ff[2:3] <- lapply(paste(c("y","x"), i, sep=""), as.name)
  plot(ff, data =anscombe, col="red", pch=21, bg = "orange", cex = 1.2,
       xlim=c(3,19), ylim=c(3,13))
  abline(get(paste("lm.",i,sep="")), col="blue")
}
mtext("Anscombe's 4 Regression data sets", outer = TRUE, cex=1.5)
par(op)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。