salinity(robustbase)
salinity()所属R语言包:robustbase
Salinity Data
盐度数据
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This is a data set consisting of measurements of water salinity (i.e., its salt concentration) and river discharge taken in North Carolina's Pamlico Sound; This dataset was listed by Ruppert and Carroll (1980). In Carrol and Ruppert (1985) the physical background of the data is described. They indicated that observations 5 and 16 correspond to periods of very heavy discharge and showed that the discrepant observation 5 was masked by observations 3 and 16, i.e., only after deletion of these observations it was possible to identify the influential observation 5.
这是一组数据组成的测量水的盐度(即盐的浓度)和河流的流量在北卡罗莱纳州的帕姆利科声音,这个数据集被列为鲁珀特·卡罗尔(1980)。在卡洛尔和Ruppert公司(1985)中的数据的物理背景进行说明。他们表示,观察5和16对应于非常重放电期间,显示有差异的观察5所掩盖的意见,即3日和16,删除这些观察后,才能够确定有影响力的观察5。
This data set is a prime example of the masking effect.
该数据集的掩蔽效应是一个最好的例子。
用法----------Usage----------
data(salinity)
格式----------Format----------
A data frame with 28 observations on the following 4 variables.
一个数据框有28个以下4个变量的观察。
X1 Lagged Salinity
X1滞后盐度
X2 Trend
X2趋势
X3 Discharge
X3放电
Y Salinity
Y盐度
源----------Source----------
P. J. Rousseeuw and A. M. Leroy (1987) Robust Regression and Outlier Detection; Wiley, p.82, table 5.
PJ Rousseeuw和AM乐华(1987)稳健回归和孤立点检测; Wiley出版社,第82页,表5。
实例----------Examples----------
data(salinity)
summary(lm.sali <- lm(Y ~ . , data = salinity))
summary(rlm.sali <- MASS::rlm(Y ~ . , data = salinity))
summary(lts.sali <- ltsReg(Y ~ . , data = salinity))
salinity.x <- data.matrix(salinity[, 1:3])
c_sal <- covMcd(salinity.x)
plot(c_sal, "tolEllipsePlot")
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