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

loveR

standardize(robustHD)
standardize()所属R语言包：robustHD

                                        Data standardization
                                         数据标准化

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Standardize data with given functions for computing center and scale.
数据标准化与计算中心和规模的功能。


用法----------Usage----------


  standardize(x, centerFun = mean, scaleFun = sd)

  robStandardize(x, centerFun = median, scaleFun = mad,
    fallback = FALSE, eps = .Machine$double.eps, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
a numeric vector, matrix or data frame to be standardized.
一个数值向量，矩阵或数据框予以规范。


参数：centerFun
a function to compute an estimate of the center of a variable (defaults to mean).
一个函数来计算的估计值的中心的一个变量（默认为mean）。


参数：scaleFun
a function to compute an estimate of the scale of a variable (defaults to sd).
一个函数来计算的估计规模变量（默认为sd）。


参数：fallback
a logical indicating whether standardization with mean and sd should be performed as a fallback mode for variables whose robust scale estimate is too small.  This is useful, e.g., for data containing dummy variables.
逻辑指示是否标准化mean和sd应作为备用模式的变量，其强大的规模估计太小。这是非常有用的，例如，包含虚拟变量的数据。


参数：eps
a small positive numeric value used to determine whether the robust scale estimate of a variable is too small (an effective zero).
一个小的正数值使用规模的鲁棒估计的一个变量，以确定是否是太小（一种有效的零）。


参数：...
currently ignored.
目前被忽略。


Details

详细信息----------Details----------

robStandardize is a wrapper function for robust standardization, hence the default is to use median and mad.
robStandardize是一个功能强大的标准化包装，因此默认情况下是，使用median和mad。


值----------Value----------

An object of the same type as the original data x containing the centered and scaled data.  The center and scale estimates of the original data are returned as attributes "center" and "scale", respectively.
x包含中心和缩放的数据作为原始数据的相同类型的一个目的。作为属性"center"和"scale"，分别返回中心和规模的原始数据的估计。


注意----------Note----------

The implementation contains special cases for the typically used combinations mean/sd and median/mad in order to reduce computation time.
的实施包含特殊情况下，通常使用的组合mean/sd和median/mad为了减少计算时间。


（作者）----------Author(s)----------



Andreas Alfons




参见----------See Also----------

scale, sweep
scale，sweep


实例----------Examples----------


## generate data[＃生成数据]
set.seed(1234)     # for reproducibility[可重复性]
x <- rnorm(10)     # standard normal[标准正常]
x[1] <- x[1] * 10  # introduce outlier[介绍离群]

## standardize data[＃数据标准化]
x
standardize(x)     # mean and sd[均值和方差]
robStandardize(x)  # median and MAD[中位数和MAD]

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注：
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