R语言 rpanel包 rp.normal()函数中文帮助文档(中英文对照)

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rp.normal(rpanel)
rp.normal()所属R语言包：rpanel

                                        Interactive fitting of a normal distribution
                                         互动式的正常分布拟合

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function plots a histogram of a sample of data and creates a panel which controls the mean and standard deviation of the normal distribution which is fitted to the data and displayed on the plot.
此函数的一个样本的数据绘制的直方图，并创建一个面板控制嵌合的数据和显示的图上的均值和标准偏差的正态分布。


用法----------Usage----------


  rp.normal(y, ylab = deparse(substitute(y)), panel.plot = TRUE, hscale = NA, vscale = hscale)



参数----------Arguments----------

参数：y
a vector of data.
的数据的向量。


参数：ylab
a character variable used for the histogram axis label.
一个字符变量的直方图轴标签。


参数：panel.plot
a logical parameter which determines whether the plot is placed inside the panel (TRUE) or the standard graphics window (FALSE).  If the plot is to be placed inside the panel then the tkrplot library is required.
一个逻辑参数，它决定是否的图被放置在面板（TRUE）或标准图形窗口（FALSE）。如果图是被放置在面板然后在tkrplot的库是必需的。


参数：hscale, vscale
scaling parameters for the size of the plot when panel.plot is set to TRUE.  The default values are 1 on Unix platforms and 1.4 on Windows platforms.
缩放参数的图形大小时panel.plot设置为TRUE。在Unix平台上的默认值是1和1.4在Windows平台上。


Details

详细信息----------Details----------

The interactive controls allow a normal density curve to be added to the histogram, with doublebuttons used to control the values of the normal mean and standard deviation.  The fitted normal density based on the  sample mean and standard deviation can also be displayed.
交互式控件允许正常密度曲线被加到直方图中，用于控制正常的平均值和标准偏差的值与doublebuttons。设备齐全的正常密度根据样本均值和标准差也可以显示。


值----------Value----------

Nothing is returned.
不返回任何值。


参考文献----------References----------

rpanel: Simple interactive controls for R functions using the tcltk package. Journal of Statistical Software, 17, issue 9.

实例----------Examples----------


if (interactive()) {
  y <- rnorm(50, mean = 10, sd = 0.5)
  rp.normal(y)

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