R语言 pcaMethods包 DModX()函数中文帮助文档(中英文对照)

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DModX(pcaMethods)
DModX()所属R语言包：pcaMethods

                                        DModX
                                         DModX

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Distance to the model of X-space.
距离的X空间模型。


用法----------Usage----------


DModX(object, dat, newdata=FALSE, type=c("normalized","absolute"), ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
a pcaRes object
1 pcaRes对象


参数：dat
the original data, taken from completeObs if left missing.
原始数据，从completeObs如果离开了失踪。


参数：newdata
logical indicating if this data was part of the training data or not. If it was, it is adjusted by a near one factor v=(N/ (N-A-A0))^-1
逻辑表示，如果这个数据是部分训练数据或不。如果是，它附近的一个因素v=(N/ (N-A-A0))^-1调整


参数：type
if absolute or normalized values should be given. Normalized values are adjusted to the the total RSD of the model.
如果应给予绝对或标准化值。归一化值调整到了该模型的总的RSD。


参数：...
Not used </table>
不使用</ TABLE>


Details

详情----------Details----------

Measures how well described the observations are, i.e. how well they fit in the mode. High DModX indicate a poor fit. Defined as:
措施如何描述的意见，即他们如何在适合的模式。高DModX表明一个贫穷的契合。定义为：

For observation i, in a model with A components, K variables and N obserations. SSE is the squared sum of the residuals. A_0 is 1 if model was centered and 0 otherwise. DModX is claimed to be approximately F-distributed and can therefore be used to check if an observation is significantly far away from the PCA model assuming normally distributed data.
观察i的，在与A组件，K变量和Nobserations模型。 SSE是残差平方的总和。 A_0是1，如果模型为中心，否则为0。 DModX声称是约的F-分布，因此可以被用来检查如果一个观察是明显远离PCA模型假设正态分布数据。

Pass original data as an argument if the model was calculated with
如果模型计算的原始数据作为参数传递


值----------Value----------

A vector with distances from observations to the PCA model
从观测到的PCA模型的距离向量


作者（S）----------Author(s)----------


Henning Redestig



参考文献----------References----------

using Projection Methods (PCA and PLS), L. Eriksson, E. Johansson,

举例----------Examples----------


pcIr <- pca(iris[,1:4])

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