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

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rcModelPLMr(preprocessCore)
rcModelPLMr()所属R语言包：preprocessCore

                                        Fit robust row-column models to a matrix
                                         强大的行列模型，以适应矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions fit row-column effect models to matrices using PLM-r and variants
这些功能配合使用PLM-R和变种的矩阵的行列效应模型


用法----------Usage----------


rcModelPLMr(y)
rcModelPLMrr(y)
rcModelPLMrc(y)
rcModelWPLMr(y, w)
rcModelWPLMrr(y, w)
rcModelWPLMrc(y, w)




参数----------Arguments----------

参数：y
A numeric matrix
一个数字矩阵


参数：w
A matrix or vector of weights. These should be non-negative.
权重矩阵或向量。这些应该非负。


Details

详情----------Details----------

These functions fit row-column models to the specified input
这些功能适合指定的输入行列模型

with r_i and c_j as row and column effects respectively. Note that these functions treat the row effect as the parameter to be constrained using sum to zero.
用r_i和c_j分别为行和列的效果。请注意，这些功能被限制使用的总和为零的参数当作行的效果。

The rcModelPLMr and rcModelWPLMr functions use  the PLM-r fitting procedure. This adds column and row robustness to single element robustness.
rcModelPLMr和rcModelWPLMr功能使用的PLM-R管件的过程。这列和行添加单个元素的鲁棒性鲁棒性。

The rcModelPLMrc and rcModelWPLMrc functions use  the PLM-rc fitting procedure. This adds column robustness to single element robustness.
rcModelPLMrc和rcModelWPLMrc功能使用PLM-RC的拟合程序。这增加了列单个元素的鲁棒性鲁棒性。

The rcModelPLMrr and rcModelWPLMrr functions use  the PLM-rr fitting procedure. This adds row robustness to single element robustness.
rcModelPLMrr和rcModelWPLMrr功能使用的PLM-RR的装修过程。这增加了行单一元素的鲁棒性鲁棒性。


值----------Value----------

A list with following items:
下列项目列表：


参数：Estimates
The parameter estimates. Stored in column effect then row effect order
参数估计。存储在列效果，然后排效果秩序


参数：Weights
The final weights used
所使用的决赛权


参数：Residuals
The residuals
残差


参数：StdErrors
Standard error estimates. Stored in column effect then row effect order
标准误差估计。存储在列效果，然后排效果秩序


作者（S）----------Author(s)----------


B. M. Bolstad <a href="mailto:bmb@bmbolstad.com">bmb@bmbolstad.com</a>



举例----------Examples----------


col.effects <- c(10,11,10.5,12,9.5)
row.effects <- c(seq(-0.5,-0.1,by=0.1),seq(0.1,0.5,by=0.1))


y <- outer(row.effects, col.effects,"+")
w <- runif(50)

rcModelPLMr(y)
rcModelWPLMr(y, w)


### An example where there no or only occasional outliers[＃一个例子，那里没有或只是偶尔离群]
y <- y + rnorm(50,sd=0.1)
par(mfrow=c(2,2))
image(1:10,1:5,rcModelPLMr(y)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-r",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelPLMrc(y)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rc",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelPLMrr(y)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rr",zlim=c(0,1))
matplot(y,type="l")


### An example where there is a row outlier[那里是一个离群行的一个例子＃＃]
y <- outer(row.effects, col.effects,"+")
y[1,] <- 11+ rnorm(5)

y <- y + rnorm(50,sd=0.1)

par(mfrow=c(2,2))
image(1:10,1:5,rcModelPLMr(y)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-r",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelPLMrc(y)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rc",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelPLMrr(y)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rr",zlim=c(0,1))
matplot(y,type="l")

### An example where there is a column outlier[＃一个例子，其中有一列离群]
y <- outer(row.effects, col.effects,"+")
w <- rep(1,50)

y[,4] <- 12 + rnorm(10)
y <- y + rnorm(50,sd=0.1)

par(mfrow=c(2,2))
image(1:10,1:5,rcModelWPLMr(y,w)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-r",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelWPLMrc(y,w)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rc",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelWPLMrr(y,w)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rr",zlim=c(0,1))
matplot(y,type="l")


### An example where there is both column and row outliers[＃一个例子，其中有两列和行离群]
y <- outer(row.effects, col.effects,"+")
w <- rep(1,50)

y[,4] <- 12 + rnorm(10)
y[1,] <- 11+ rnorm(5)

y <- y + rnorm(50,sd=0.1)

par(mfrow=c(2,2))
image(1:10,1:5,rcModelWPLMr(y,w)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-r",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelWPLMrc(y,w)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rc",zlim=c(0,1))
image(1:10,1:5,rcModelWPLMrr(y,w)$Weights,xlab="row",ylab="col",main="PLM-rr",zlim=c(0,1))
matplot(y,type="l")


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