R语言 robust包 anova.lmRob()函数中文帮助文档(中英文对照)

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anova.lmRob(robust)
anova.lmRob()所属R语言包：robust

                                        ANOVA for Robust Linear Model Fits
                                         方差分析的鲁棒线性模型适合

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute an analysis of variance table for one or more robust linear model fits.
一个或多个强大的线性模型拟合，计算方差分析表。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'lmRob'
anova(object, ..., test = c("RF", "RWald"))
## S3 method for class 'lmRoblist'
anova(object, const, ipsi, yc, test = c("RWald", "RF"), ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an lmRob object.
对象的lmRob。


参数：...
additional arguments required by the generic anova function.  If ... contains additional robustly fitted linear models then the function anova.lmRoblist is dispatched.
通用的方差分析功能所需的额外的参数。如果...包含额外的强劲拟合线性模型，然后功能anova.lmRoblist调度。


参数：const
a numeric value containing the tuning constant computed by lmRob.const.
一个数字值，其中包含的时间常数计算的lmRob.const。


参数：ipsi
an integer value specifying the psi-function.
一个整数值，指定PSI的功能。


参数：yc
a numeric value containing the tuning constant computed by lmRob.effvy.
一个数字值，其中包含的时间常数计算的lmRob.effvy。


参数：test
a single character value specifying which test should be computed in the Anova table.  The possible choices are "RWald" and "RF".
指定的测试应计算ANOVA表中的单个字符的值。可能的选择是“RWald”和“RF”。


Details

详细信息----------Details----------

The default test used by anova is the "RWald" test, which is the Wald test based on robust estimates of the coefficients and covariance matrix.  If test is "RF", the robustified F-test is used instead.  
方差分析所使用的默认的测试是"RWald"测试，这是根据可靠的估计数的系数和协方差矩阵的Wald检验。如果test"RF"，抗差F-试验来代替。


值----------Value----------

an anova object.
anova对象。


参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

lmRob,  anova.
lmRob，anova。


实例----------Examples----------


data(stack.dat)
stack.small <- lmRob(Loss ~ Water.Temp + Acid.Conc., data = stack.dat)
stack.full <- lmRob(Loss ~ ., data = stack.dat)
anova(stack.full)
anova(stack.full, stack.small)

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