R语言 robustbase包 lmrob.lar()函数中文帮助文档(中英文对照)

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lmrob.lar(robustbase)
lmrob.lar()所属R语言包：robustbase

                                         Least Absolute Residuals / L1 Regression
                                         最不残差绝对值/ L1回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This method implements the routine L1 in Barrodale and Roberts (1974), which is based on the simplex method of linear programming.  It is a copy of lmRob.lar in the robust package.
此方法实现常规L1在Barrodale和Roberts（1974），这是基于线性规划的单纯形法的。这是一个副本lmRob.lar中robust包。


用法----------Usage----------


lmrob.lar(x, y, control, mf)



参数----------Arguments----------

参数：x
numeric matrix for the predictors  
数字矩阵的预测


参数：y
numeric vector for the response  
为响应的数值向量


参数：control
list as returned by lmrob.control  
列表返回lmrob.control


参数：mf
dummy parameter.  
虚拟参数。


Details

详细信息----------Details----------

This method is used for computing the M-S estimate and typically not to be used on its own.
此方法是用于计算的MS估计，并且通常不被用于其自身。

A description of the Fortran subroutines used can be found in Marazzi (1993). In the book, the main method is named RILARS.
使用Fortran子程序的描述可以发现，马拉斯（1993）。在这本书中，主要的方法被命名为RILARS。


值----------Value----------

A list that includes the following components:
一个列表，包含以下组件：


参数：coef
The L1-estimate of the coefficient vector
的系数向量的L1-估计


参数：scale
The residual scale estimate (mad)
剩余规模估计（MAD）


参数：resid
The residuals
残差


参数：iter
The number of iterations required by the simplex algorithm
所要求的单纯形算法的迭代次数


参数：status
Return status (0: optimal, but non unique solution, 1: optimal unique solution)
返回状态（0：最优的，但非唯一的解决方案，独特的解决方案1：最佳）


参数：converged
Convergence status (always TRUE), needed for lmrob.fit.
收敛状态（总是TRUE），需要lmrob.fit。


（作者）----------Author(s)----------



Manuel Koller




参考文献----------References----------

Algorithms, routines, and S functions for robust statistics. Wadsworth & Brooks/Cole, Pacific Grove, CA.

参见----------See Also----------

rq from package quantreg.
rq包quantreg。


实例----------Examples----------


data(stackloss)
X <- model.matrix(stack.loss ~ . , data = stackloss)
y <- stack.loss
lmrob.lar(X, y)

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