R语言 robustbase包 carrots()函数中文帮助文档(中英文对照)

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carrots(robustbase)
carrots()所属R语言包：robustbase

                                        Insect Damages on Carrots
                                         昆虫损害胡萝卜

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The damage carrots data set from Phelps (1982) was used by McCullagh and Nelder (1989) in order to illustrate diagnostic techniques because of the presence of an outlier. In a soil experiment trial with three blocks, eight levels of insecticide were applied and the carrots were tested for insect damage.
McCullagh和Nelder（1989）使用的损坏胡萝卜从菲尔普斯数据集（1982），以说明诊断技术，这是因为存在一个离群值。在土壤中的实验试验，3块，八个级别的杀虫剂应用进行了测试和胡萝卜虫害。


用法----------Usage----------


data(carrots)



格式----------Format----------

A data frame with 24 observations on the following 4 variables.
一个数据框有24以下4个变量的观察。




success  integer giving the number of carrots with insect damage.
成功整数，胡萝卜虫害。




total  integer giving the total number of carrots per
总整数给人总数的胡萝卜每




logdose a numeric vector giving log(dose) values (eight
logdose一个数值向量给log（剂量）值（八




block factor with levels B1 to B3
块因子水平B1B3


源----------Source----------

Phelps, K. (1982). Use of the complementary log-log function to describe doseresponse relationships in insecticide evaluation field trials. <br> In R. Gilchrist (Ed.), Lecture Notes in Statistics, No. 14. GLIM.82: Proceedings of the International Conference on Generalized Linear Models; Springer-Verlag.
菲尔普斯，K.（1982）。使用的互补log记录功能来形容杀虫剂评估现场试验的剂量反应关系。参考在R.吉尔克里斯特（2004），统计，第14号的讲义。 GLIM.82：广义线性模型的国际会议;施普林格出版社。


参考文献----------References----------

Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall.
Eva Cantoni (2004); JSS, see <code>glmrob</code>

实例----------Examples----------


data(carrots)
str(carrots)
plot(success/total ~ logdose, data = carrots, col = as.integer(block))
coplot(success/total ~ logdose | block, data = carrots)

## Classical glm[＃古典GLM]
Cfit0 <- glm(cbind(success, total-success) ~ logdose + block,
             data=carrots, family=binomial)
summary(Cfit0)

## Robust Fit (see help(glmrob)) ....[＃强大的飞度（看到的帮助（glmrob））...]

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