R语言 robustHD包 fitted.seqModel()函数中文帮助文档(中英文对照)

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fitted.seqModel(robustHD)
fitted.seqModel()所属R语言包：robustHD

                                        Extract fitted values from a sequence of regression models
                                         从一个序列的回归模型拟合值提取

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Extract fitted values from a sequence of regression models such as submodels along a robust least angle regression sequence.
拟合值提取从一个序列的回归模型，如子模型沿一个强大的至少角回归序列。


用法----------Usage----------


  ## S3 method for class 'seqModel'
fitted(object, s, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
the model fit from which to extract fitted values.
从中提取模型拟合拟合值。


参数：s
an integer vector giving the steps of the submodels for which to extract the fitted values (the default is to use the optimal submodel).
整数向量，子模型的拟合值（默认是使用的最佳子模型）中提取的步骤。


参数：...
additional arguments are currently ignored.
目前被我们忽略额外的参数。


值----------Value----------

If only one submodel is requested, a numeric vector containing the corresponding fitted values.
如果只有一个子模型被请求时，含一个数值向量相应的拟合值。

If multiple submodels are requested, a numeric matrix in which each column contains the fitted values of the corresponding submodel.
如果多个子模型被请求时，一个数字矩阵，其中每个列中包含的相应的子模型的拟合值。


（作者）----------Author(s)----------



Andreas Alfons




参见----------See Also----------

fitted, rlars
fitted，rlars


实例----------Examples----------


## generate data[＃生成数据]
# example is not high-dimensional to keep computation time low[例如不高维的计算时间保持低]
set.seed(1234)  # for reproducibility[可重复性]
n <- 100  # number of observations[的观测数]
p <- 25   # number of variables[的变量数目]
beta <- rep.int(c(1, 0), c(5, p-5))  # coefficients[系数]
sigma <- 0.5      # controls signal-to-noise ratio[控制的信号 - 噪声比]
epsilon <- 0.1    # contamination level[污染水平]
x <- replicate(p, rnorm(n))     # predictor matrix[预测矩阵]
e <- rnorm(n)                   # error terms[误差项]
i <- 1:ceiling(epsilon*n)       # observations to be contaminated[受到污染的意见]
e[i] <- e[i] + 5                # vertical outliers[垂直离群]
y <- c(x %*% beta + sigma * e)  # response[响应]
x[i,] <- x[i,] + 5              # bad leverage points[坏的平衡点]

## fit robust LARS model[配合强大的LARS模型]
fit <- rlars(x, y)

## extract fitted values[＃提取的拟合值。]
fitted(fit)
fitted(fit, s = 1:5)

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