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R语言:longley()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-16 20:46:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
longley(datasets)
longley()所属R语言包:datasets

                                        Longley's Economic Regression Data
                                         朗利的经济衰退数据

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A macroeconomic data set which provides a well-known example for a highly collinear regression.
宏观经济数据集,它提供了一个高度线的回归以及著名的例子。


用法----------Usage----------





格式----------Format----------

A data frame with 7 economical variables, observed yearly from 1947 to 1962 (n=16).
与7个经济变量的数据框,观察每年从1947年到1962年(n=16)。




GNP.deflator: GNP implicit price deflator (1954=100)
GNP.deflator:国民生产总值内含平减物价指数(1954=100)




GNP: Gross National Product.
国民生产总值:国民生产总值。




Unemployed: number of unemployed.
失业:失业人数。




Armed.Forces: number of people in the armed forces.
Armed.Forces:人们在军队的数量。




Population: "noninstitutionalized" population
人口:“非机构”人口




Year: the year (time).
年份:年(次)。




Employed: number of people employed.
就业:就业人数。

The regression lm(Employed ~ .) is known to be highly collinear.
回归lm(Employed ~ .)被称为是高线的。


源----------Source----------

J. W. Longley (1967) An appraisal of least-squares programs from the point of view of the user. Journal of the American Statistical Association, 62, 819–841.
JW朗利(1967)从用户的观点来看,最小二乘方案评价。 [美国统计协会,62,819-841。


参考文献----------References----------

The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.

举例----------Examples----------


require(stats); require(graphics)
## give the data set in the form it is used in S-PLUS:[#给它使用的形式,S-PLUS设置数据:]
longley.x <- data.matrix(longley[, 1:6])
longley.y <- longley[, "Employed"]
pairs(longley, main = "longley data")
summary(fm1 <- lm(Employed ~ ., data = longley))
opar <- par(mfrow = c(2, 2), oma = c(0, 0, 1.1, 0),
            mar = c(4.1, 4.1, 2.1, 1.1))
plot(fm1)
par(opar)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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