Rq(rms)
Rq()所属R语言包：rms
rms Package Interface to quantreg Package
RMS的封装接口，quantreg包装的
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The Rq function is the rms front-end to the quantreg package's rq function. print and latex methods are also provided, and a fitting function RqFit is defined for use in bootstrapping, etc. Its result is a function definition.
Rq函数是rms前结束quantreg包的rq函数。 print和latex方法，另外还提供一个合适的函数RqFit被定义为使用中的引导，其结果是一个函数的定义。
用法----------Usage----------
Rq(formula, tau = 0.5, data, subset, weights, na.action=na.delete,
method = "br", model = FALSE, contrasts = NULL,
se = "nid", hs = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, ...)
## S3 method for class 'Rq'
print(x, digits=4, coefs=TRUE, latex=FALSE, title, ...)
## S3 method for class 'Rq'
latex(object,
file = paste(first.word(deparse(substitute(object))),
".tex", sep = ""), append=FALSE,
which, varnames, columns=65, inline=FALSE, caption=NULL,
...)
## S3 method for class 'Rq'
predict(object, ..., se.fit=FALSE)
RqFit(fit, wallow=TRUE, passdots=FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：formula
model formula
模型公式
参数：tau
the single quantile to estimate. Unlike rq you cannot estimate more than one quantile at one model fitting.
的单位数估计。不同rq，“你不能估计超过1位数在1模型拟合。
参数：data,subset,weights,na.action,method,model,contrasts,se,hs
see rq
看到rq
参数：x
set to TRUE to store the design matrix with the fit. For print is an Rq object.
设置为TRUE存储的设计与契合矩阵。 print是Rq对象。
参数：y
set to TRUE to store the response vector with the fit
设置为TRUE存储的响应向量与契合
参数：...
other arguments passed to one of the rq fitting routines. For latex.Rq these are optional arguments passed to latexrms. Ignored for print.Rq. For predict.Rq this is usually just a newdata argument.
其他参数通过之一的rq拟合程序。对于latex.Rq这些都是可选的参数传递给latexrms。为print.Rq忽略。对于predict.Rq这通常只是一个newdata参数。
参数：digits
number of significant digits used in formatting results in print.Rq.
一些重大数字格式的结果print.Rq。
参数：coefs
specify coefs=FALSE to suppress printing the table of model coefficients, standard errors, etc. Specify coefs=n to print only the first n regression coefficients in the model.
指定coefs=FALSE抑制打印表格模型系数，标准误差等指定coefs=n要打印只有第一个n回归系数的模型。
参数：latex
a logical value indicating whether information should be formatted as plain text or as LaTeX markup
一逻辑值，表示信息是否应该被格式化为纯文本或乳胶标记
参数：title
a character string title to be passed to prModFit
一个字符串标题要传递给prModFit
参数：object
an object created by Rq
对象创建的Rq
参数：file,append,which,varnames,columns,inline,caption
see latexrms
看到latexrms
参数：se.fit
set to TRUE to obtain standard errors of predicted quantiles
设置为TRUE获得标准误差预测位数
参数：fit
an object created by Rq
对象创建的Rq
参数：wallow
set to TRUE if weights are allowed in the current context.
设置为TRUE如果weights在目前情况下允许。
参数：passdots
set to TRUE if ... may be passed to the fitter
设置为TRUE，如果...可被传递到钳工
值----------Value----------
Rq returns a list of class "rms", "lassorq" or "scadrq", "Rq", and "rq". RqFit returns a function definition. latex.Rq returns an object of class "latex".
Rq返回一个列表类"rms", "lassorq"或"scadrq", "Rq"，"rq"。 RqFit返回一个函数的定义。 latex.Rq返回一个对象类"latex"。
注意----------Note----------
The author and developer of methodology in the quantreg package is Roger Koenker.
quantreg包的作者和开发的方法是罗杰Koenker。
（作者）----------Author(s)----------
Frank Harrell
参见----------See Also----------
rq, prModFit
rq，prModFit
实例----------Examples----------
## Not run: [＃不运行：]
set.seed(1)
n <- 100
x1 <- rnorm(n)
y <- exp(x1 + rnorm(n)/4)
dd <- datadist(x1); options(datadist='dd')
fq2 <- Rq(y ~ pol(x1,2))
anova(fq2)
fq3 <- Rq(y ~ pol(x1,2), tau=.75)
anova(fq3)
pq2 <- Predict(fq2, x1)
pq3 <- Predict(fq3, x1)
p <- rbind(Median=pq2, Q3=pq3)
plot(p, ~ x1 | .set.)
# For superpositioning, with true curves superimposed[，对于superpositioning，与真实曲线叠加]
a <- function(x, y, ...) {
x <- unique(x)
col <- trellis.par.get('superpose.line')$col
llines(x, exp(x), col=col[1], lty=2)
llines(x, exp(x + qnorm(.75)/4), col=col[2], lty=2)
}
plot(p, addpanel=a)
## End(Not run)[＃（不执行）]
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。
|
发表于 2012-9-27 19:15:44
