R语言 robustX包 BACON()函数中文帮助文档(中英文对照)

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BACON(robustX)
BACON()所属R语言包：robustX

                                        BACON for Regression or Multivariate Covariance Estimation
                                         培根回归或多元协方差估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

BACON, short for "Blocked Adaptive Computationally-Efficient Outlier Nominators", is a somewhat robust algorithm (set), with an implementation for regression or multivariate covariance estimation.
BACON，封锁的自适应计算的高效异常提名“短”，是一个比较强大的算法（套），回归和多变量协方差估计的实现。

BACON() applies the multivariate (covariance estimation) algorithm, using mvBACON(x) in any case, and when y is not NULL adds a regression iteration phase, using the auxiliary .lmBACON() function.
BACON()适用的多元（协方差估计）算法，使用mvBACON(x)在任何情况下，以及当y是不是NULL添加一个回归迭代阶段，使用辅助<X >功能。


用法----------Usage----------


BACON(x, y = NULL, intercept = TRUE,
      m = min(collect * p, n * 0.5),
      init.sel = c("Mahalanobis", "dUniMedian", "random", "manual"),
      man.sel, init.fraction = 0, collect = 4,
      alpha = 0.95, maxsteps = 100, verbose = TRUE)

## *Auxiliary* function:
.lmBACON(x, y, intercept = TRUE,
         init.dis, init.fraction = 0, collect = 4,
         alpha = 0.95, maxsteps = 100, verbose = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：x
a multivariate matrix of dimension [n x p] considered as containing no missing values.
一个多元矩阵的维[NXP]认为没有缺失值。


参数：y
the response (n vector) in the case of regression, or NULL for the multivariate case.
响应（矢量）在回归的情况下，或NULL多因素的情况下。


参数：intercept
logical indicating if an intercept has to be used for the regression.
逻辑指示如果截距具有用于回归。


参数：m
integer in 1:n specifying the size of the initial basic subset; used only when init.sel is not "manual"; see mvBACON.
整数1:n指定最初的基本子集的大小;只有当init.sel不"manual"看mvBACON。


参数：init.sel
character string, specifying the initial selection mode; see mvBACON.
字符串，指定初始选择模式; mvBACON。


参数：man.sel
only when init.sel == "manual", the indices of observations determining the initial basic subset (and m <-       length(man.sel)).
只有当init.sel == "manual"，指标的观测，确定初始基本子集（和m <-       length(man.sel)）。


参数：init.dis
the distances of the x matrix used for the initial subset determined by mvBACON.
的距离所用的x矩阵的初始子集确定的mvBACON。


参数：init.fraction
if this parameter is > 0 then the tedious steps of selecting the initial subset are skipped and an initial subset of size n * init.fraction is chosen (with smallest dis)
如果此参数为0，则选择的初始子集的繁琐步骤被跳过的大小n * init.fraction的初始子集选择（最小显示）


参数：collect
numeric factor chosen by the user to define the size of the initial subset (p * collect)
所选择的用户定义的初始子集的大小的数值因子（对*收集）


参数：alpha
significance level.
显着性水平。


参数：maxsteps
the maximal number of iteration steps (to prevent infinite loops)
迭代步数的最大数量（以防止无限循环）


参数：verbose
logical indicating if messages are printed which trace progress of the algorithm.
逻辑表明，如果消息被打印的算法跟踪进展。


Details

详细信息----------Details----------

init.sel: the initial selection mode; implemented modes are: "Mah" -> based on Mahalanobis distance (default) "dis" -> based on the distances from the medians "ran" -> based on a random selection "man" -> based on manual selection in this case the vector 'man.sel' which contains the indices of the selected observations must be given. "Mah" and "dis" are proposed by Hadi while "ran" and "man" were implemented in order to study the behaviour of BACON.
init.sel：最初的选择模式，实现的模式是：“马” - >基于马氏距离（默认）“显示” - >基于中位数的距离“跑” - >随机选择的“人” - >在这种情况下，手动选择的基础上的向量man.sel“，其中包含了选定的观测指标。 “马”和“显示”提出的哈迪，而“跑”和“人”的实施，以研究BACON的行为。


值----------Value----------

basically a list with components
基本上是一个list的组件


参数：subset
the observation indices (in 1:n) denoting the subset of &ldquo;good&rdquo; observations.
观察指标（1:n）表示“好”的意见的子集。


参数：tis
............
............


（作者）----------Author(s)----------



Ueli Oetliker, Swiss Federal Statistical Office, for S-plus 5.1;
25.05.2001; modified six times till 17.6.2001.

Port to <font face="Courier New,Courier" color="#666666"><b>R</b></font>, testing etc, by Martin Maechler.




参考文献----------References----------

BACON: Blocked Adaptive Computationally-Efficient Outlier Nominators; Computational Statistics and Data Analysis 34, 279&ndash;298.

参见----------See Also----------

mvBACON, the multivariate version of the BACON algorithm.
mvBACON，多元版本的BACON算法。


实例----------Examples----------


data(starsCYG, package = "robustbase")
## Plot simple data and fitted lines[＃图简单的数据和拟合线]
plot(starsCYG)
lmST <-    lm(log.light ~ log.Te, data = starsCYG)
(B.ST <- with(starsCYG,  BACON(x = log.Te, y = log.light)))
(RlmST <- lmrob(log.light ~ log.Te, data = starsCYG))
abline(lmST, col = "red")
abline(RlmST, col = "blue")


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