plot.mle.cp(wle)
plot.mle.cp()所属R语言包:wle
Plot the Mallows Cp
绘制锦葵CP
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Plot the Mallows Cp.
绘制的锦葵茂。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'mle.cp':
plot(x, base.line=0, num.max=20,
plot.it=TRUE, log.scale=FALSE,
xlab="Number of Predictors", ylab=NULL,
verbose=FALSE, ...)
参数----------Arguments----------
参数:x
an object of class mle.cp.
对象类mle.cp。
参数:base.line
the intercept of the line to split the submodels in acceptable (good) and not-acceptable (bad), (the slope is always one).
拦截的线分割的子模型,在可接受的(好),而不是可以接受的(坏),(斜率总是一)。
参数:num.max
maximum number of submodels plotted.
最大数量的子模型绘制。
参数:plot.it
if TRUE the graph is plotted.
如果为true,图形绘制。
参数:log.scale
if TRUE the y-axis as log10 scale.
如果TRUE y轴LOG10规模。
参数:xlab
a title for the x axis.
一个标题为x轴。
参数:ylab
a title for the y axis.
y轴的标题。
参数:verbose
if TRUE warnings are printed.
如果TRUE警告被打印出来。
参数:...
graphical parameters can be given as arguments.
图形的参数可以作为参数给出。
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>num.good</td> <td> number of submodels below the base.line</td></tr> <tr valign="top"><td>num.bad</td> <td> number of submodels above the base.line</td></tr> <tr valign="top"><td>cp.good</td> <td> list of the submodels below the base.line with their Cp.</td></tr> <tr valign="top"><td>cp.bad</td> <td> list of the submodels above the base.line with their Cp.</td></tr> </table>
,<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> num.good</ TD> <TD>的子模型下面base.line</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> num.bad </ TD> <TD>的子模型上面的base.line </ TD> </ TR> <tr valign="top"> < cp.good TD> </ TD> <TD>列表下面的子模型的base.line他们的CP。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> X> </ TD> <TD>列表子模型上面的cp.bad他们的CP。</ TD> </ TR> </表>
(作者)----------Author(s)----------
Claudio Agostinelli
参见----------See Also----------
mle.cp a function to calculate the Mallows Cp.
mle.cp一个函数来计算锦葵茂。
实例----------Examples----------
library(wle)
data(hald)
result <- mle.cp(y.hald~x.hald)
plot(result,num.max=7)
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注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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