TA.plot(sfsmisc)
TA.plot()所属R语言包：sfsmisc
Tukey-Anscombe Plot (Residual vs. Fitted) of a Linear Model
杜克安斯库姆图（剩余与安装的话）的线性模型
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
From a linear (or glm) model fitted, produce the so-called Tukey-Anscombe plot. Useful (optional) additions include: 0-line, lowess smooth, 2sigma lines, and automatic labeling of observations.
从线性模型（GLM）安装，产生的所谓的杜克安斯库姆的图。有用（可选）的新增功能包括：0行，LOWESS光滑，2sigma线，并自动贴标的观察。
用法----------Usage----------
TA.plot(lm.res,
fit= fitted(lm.res), res= residuals(lm.res, type="pearson"),
labels= NULL, main= mk.main(), xlab = "Fitted values",
draw.smooth= n >= 10, show.call = TRUE, show.2sigma= TRUE,
lo.iter = NULL, lo.cex= NULL,
par0line = list(lty = 2, col = "gray"),
parSmooth = list(lwd = 1.5, lty = 4, col = 2),
parSigma = list(lwd = 1.2, lty = 3, col = 4),
...)
参数----------Arguments----------
参数：lm.res
Result of lm(..), aov(..), glm(..) or a similar object.
结果lm(..)，aov(..)，glm(..)或类似的物体。
参数：fit
fitted values; you probably want the default here.
拟合值，你可能会想这里的默认值。
参数：res
residuals to use. Default: Weighted ("Pearson") residuals if weights have been used for the model fit.
残差使用。默认值：如果已被用于模型拟合的权重加权（“培生”）残差。
参数：labels
strings to use as plotting symbols for each point. Default(NULL): extract observations' names or use its sequence number. Use, e.g., "*" to get simple * symbols.
字符串使用绘制每个点的符号。默认值（NULL）：提取的意见“的名字，或使用它的序列号。使用，例如，“*”，以简单的*符号。
参数：main
main title to plot. Default: sophisticated, resulting in something like "Tukey-Anscombe Plot of : y \~ x" constructed from lm.res $ call.
主标题图。默认值：复杂的导致类似“杜克安斯库姆图：Y \ X”构建lm.res $ call。
参数：xlab
x-axis label for plot.
X轴标签的图。
参数：draw.smooth
logical; if TRUE, draw a lowess smoother (with automatic smoothing fraction).
逻辑，如果TRUE，得出一个的lowess更顺畅（自动平滑部分）。
参数：show.call
logical; if TRUE, write the "call"ing syntax with which the fit was done.
逻辑;如果TRUE，写了“呼叫”ING适合做语法。
参数：show.2sigma
logical; if TRUE, draw horizontal lines at +- 2 sigma where σ is mad(resid).
逻辑，如果TRUE，在+- 2 sigma其中σ是mad(resid)画水平线。
参数：lo.iter
positive integer, giving the number of lowess robustness iterations. The default depends on the model and is 0 for non Gaussian glm's.
正整数，给予LOWESS鲁棒性的迭代数。缺省值取决于模型和0非高斯glm的。
参数：lo.cex
character expansion ("cex") for lowess and other marginal texts.
字符扩展（CEX）的LOWESS和其他边缘文本。
参数：par0line
a list of arguments (with reasonable defaults) to be passed to abline(.) when drawing the x-axis, i.e., the y = 0 line.
一个参数列表（以合理的默认值）被传递给abline(.)在绘制x轴，即，y = 0行。
参数：parSmooth, parSigma
each a list of arguments (with reasonable default) for drawing the smooth curve (if draw.smooth is true), or the horizontal sigma boundaries (if show.2sigma is true) respectively.
每一个参数列表（合理的默认值）分别绘制平滑曲线（draw.smooth如果是真实的），或水平的西格玛边界（如果show.2sigma是真正的）。
参数：...
further graphical parameters are passed to n.plot(.).
进一步的图形参数传递给n.plot(.)。
副作用----------Side Effects----------
The above mentioned plot is produced on the current graphic device.
上述地积产生在当前图形的移动设备。
（作者）----------Author(s)----------
Martin Maechler, Seminar fuer Statistik, ETH Zurich, Switzerland;
<a href="mailto:maechler@stat.math.ethz.ch">maechler@stat.math.ethz.ch</a>
参见----------See Also----------
plot.lm which also does a QQ normal plot and more.
plot.lm也做了QQ的正常的图和更多。
实例----------Examples----------
data(stackloss)
TA.plot(lm(stack.loss ~ stack.x))
example(airquality)
summary(lmO <- lm(Ozone ~ ., data= airquality))
TA.plot(lmO)
TA.plot(lmO, label = "O") # instead of case numbers[而不是情况数目]
if(FALSE) {
TA.plot(lm(cost ~ age+type+car.age, claims, weights=number, na.action=na.omit))
}
##--- for aov(.) : -------------[＃--- AOV（。）：-------------]
data(Gun, package = "nlme")
TA.plot( aov(rounds ~ Method + Physique/Team, data = Gun))
##--- Not so clear what it means for GLM, but: ------[＃---不那么清楚意味着什么GLM，但：------]
if(require(rpart)) { # for the two datasets only[仅两个数据集]
data(solder, package = "rpart")
TA.plot(glm(skips ~ ., data = solder, family = poisson), cex= .6)
data(kyphosis, package = "rpart")
TA.plot(glm(Kyphosis ~ poly(Age,2) + Start, data=kyphosis, family = binomial),
cex=.75) # smaller title and plotting characters[更小的标题和绘图字符]
}
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发表于 2012-9-30 01:42:06
