ternaryDiag(robCompositions)
ternaryDiag()所属R语言包:robCompositions
Ternary diagram
三元相图
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This plot shows the relative proportions of three variables (compositional parts) in one diagramm. Before plotting, the data are scaled.
此图显示了三个变量(组成部分)在一个diagramm的相对比例。在绘制之前,将数据进行缩放。
用法----------Usage----------
ternaryDiag(x, name = colnames(x), grid = TRUE, gridCol=grey(0.6), mcex = 1.2, line = "none", robust = TRUE, group = NULL, tol = 0.975, ...)
参数----------Arguments----------
参数:x
matrix or data.frame with 3 columns
3列的矩阵或数据框
参数:name
names of the variables
的变量的名称
参数:grid
if TRUE a grid is plotted additionally in the ternary diagram
如果真正的网格绘制此外,在三元相图
参数:gridCol
color for the grid lines
网格线的颜色为
参数:mcex
label size
标签尺寸
参数:line
may be set to “none”, “pca”, “regression”, “regressionconf”, “regressionpred”, “ellipse”, “lda”
可以被设置为“没有”,“pca的”,“倒退”,“regressionconf”,“regressionpred”,“椭圆形”,“lda的”
参数:robust
if line equals TRUE, it dedicates if a robust estimation is applied or not.
如果线等于TRUE,致力于一个强大的估计,如果施或不。
参数:group
if line equals “da”, it determines the grouping variable
如果线等于“阿凡达”,它决定了分组变量
参数:tol
if line equals “ellipse”, it determines the parameter for the tolerance ellipse
如果线等于“椭圆”,它决定了参数的容差椭圆
参数:...
further parameters, see, e.g., par()
更多的参数,请参见,例如,par()
Details
详细信息----------Details----------
The relative proportions of each variable are plotted.
每个变量的相对比例绘制。
(作者)----------Author(s)----------
Peter Filzmoser <<a href="mailto.Filzmoser@tuwien.ac.at">.Filzmoser@tuwien.ac.at</a>>
<a href="http://www.statistik.tuwien.ac.at/public/filz/">http://www.statistik.tuwien.ac.at/public/filz/</a>, Matthias Templ
参考文献----------References----------
Explained. Applied Environmental Statistics with R. John Wiley and Sons, Chichester, 2008.
参见----------See Also----------
ternary
ternary
实例----------Examples----------
data(arcticLake)
ternaryDiag(arcticLake)
data(coffee)
x <- coffee[,1:3]
grp <- as.integer(factor(coffee[,4]))
ternaryDiag(x, col=grp, pch=grp)
ternaryDiag(x, grid=FALSE, col=grp, pch=grp)
legend("topright", legend=unique(coffee[,4]), pch=1:2, col=1:2)
ternaryDiag(x, grid=FALSE, col=grp, pch=grp, line="ellipse", tol=c(0.975,0.9), lty=2)
ternaryDiag(x, grid=FALSE, line="pca")
ternaryDiag(x, grid=FALSE, col=grp, pch=grp, line="pca", lty=2, lwd=2)
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