R语言 rms包 residuals.ols()函数中文帮助文档(中英文对照)

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residuals.ols(rms)
residuals.ols()所属R语言包：rms

                                        Residuals for ols
                                         残值醇

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes various residuals and measures of influence for a
计算的各种的残差和措施的影响


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'ols'
residuals(object,
      type=c("ordinary", "score", "dfbeta", "dfbetas",
             "dffit", "dffits", "hat", "hscore"), ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
object created by ols.  Depending on type, you may have had to specify x=TRUE to ols.  
所创建的对象ols。根据type，你可能必须指定x=TRUE到ols。


参数：type
type of residual desired.  "ordinary" refers to the usual residual. "score" is the matrix of score residuals (contributions to first derivative of log likelihood). dfbeta and dfbetas mean respectively the raw and normalized matrix  of changes in regression coefficients after deleting in turn each observation.  The coefficients are normalized by their standard errors.  hat contains the leverages — diagonals of the “hat” matrix. dffit and dffits contain respectively the difference and normalized difference in predicted values when each observation is omitted.  The S lm.influence function is used.  When type="hscore", the ordinary residuals are divided by one minus the corresponding hat matrix diagonal element to make residuals have equal variance.  
类型的残余所需的。 "ordinary"是指通常的残余。 "score"是得分残差（一阶导数的对数似然）的矩阵。 dfbeta和dfbetas分别指原料和标准化回归系数矩阵的变化，把每一个观察后删除。对系数进行归一化它们的标准误差。 hat包含利用 - “帽子”矩阵对角线。 dffit和dffits分别包含的不同的预测值和归一化时每个观察省略。 Slm.influence函数。当type="hscore"，普通的残差除以减去相应的帽子矩阵对角线元素，使残差具有相同的方差。


参数：...
ignored
忽视


值----------Value----------

a matrix or vector, with places for observations that were originally deleted by ols held by NAs
一个矩阵或向量，观测的地方，原本删除olsNA的举行


（作者）----------Author(s)----------



Frank Harrell<br>
Department of Biostatistics<br>
Vanderbilt University<br>
f.harrell@vanderbilt.edu




参见----------See Also----------

lm.influence, ols, which.influence
lm.influence，ols，which.influence


实例----------Examples----------


set.seed(1)
x1 <- rnorm(100)
x2 <- rnorm(100)
x1[1] <- 100
y <- x1 + x2 + rnorm(100)
f <- ols(y ~ x1 + x2, x=TRUE, y=TRUE)
resid(f, "dfbetas")
which.influence(f)

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