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R语言 VGAM包 qtplot.gumbel()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 15:50:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
qtplot.gumbel(VGAM)
qtplot.gumbel()所属R语言包:VGAM

                                         Quantile Plot for Gumbel Regression
                                         耿贝尔回归的分量图

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plots quantiles associated with a Gumbel model.
图位数与一个Gumbel分布模型。


用法----------Usage----------


qtplot.gumbel(object, plot.it = TRUE,
    y.arg = TRUE, spline.fit = FALSE, label = TRUE,
    R = object@misc$R, percentiles = object@misc$percentiles,
    add.arg = FALSE, mpv = object@misc$mpv,
    xlab = NULL, ylab = "", main = "",
    pch = par()$pch, pcol.arg = par()$col,
    llty.arg = par()$lty, lcol.arg = par()$col, llwd.arg = par()$lwd,
    tcol.arg = par()$col, tadj = 1, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
  A VGAM extremes model of the Gumbel type, produced by modelling functions such as vglm and vgam with a family function either "gumbel" or "egumbel".  
AVGAM极端模型的Gumbel分布类型,所产生的建模功能,如vglm和vgam是"gumbel"或"egumbel"家庭功能。


参数:plot.it
Logical. Plot it? If FALSE no plot will be done.  
逻辑。图呢? FALSE如果没有图将得到伸张。


参数:y.arg
Logical. Add the raw data on to the plot?  
逻辑。添加原始数据的图吗?


参数:spline.fit
Logical. Use a spline fit through the fitted percentiles? This can be useful if there are large gaps between some values along the covariate.  
逻辑。用样条拟合,通过拟合的百分位数?一些协变量的值,以及是否有大的差距,这可能是有用的。


参数:label
Logical. Label the percentiles?  
逻辑。标签的百分?


参数:R
See gumbel.  
见gumbel。


参数:percentiles
See gumbel.  
见gumbel。


参数:add.arg
Logical. Add the plot to an existing plot?  
逻辑。添加图现有的图?


参数:mpv
See gumbel.  
见gumbel。


参数:xlab
Caption for the x-axis. See par.  
首领的x轴。见par。


参数:ylab
Caption for the y-axis. See par.   
首领为y轴。见par。


参数:main
Title of the plot. See title.  
标题的图。见title。


参数:pch
Plotting character. See par.  
绘制字符。见par。


参数:pcol.arg
Color of the points. See the col argument of par.   
的各点的颜色。请参阅colpar参数。


参数:llty.arg
Line type. Line type. See the lty argument of par.  
线路类型。线路类型。请参阅ltypar参数。


参数:lcol.arg
Color of the lines. See the col argument of par.  
线条的颜色。请参阅colpar参数。


参数:llwd.arg
Line width. See the lwd argument of par.  
线条宽度。请参阅lwdpar参数。


参数:tcol.arg
Color of the text (if label is TRUE). See the col argument of par.  
文本的颜色(如果label是TRUE)。请参阅colpar参数。


参数:tadj
Text justification. See the adj argument of par.  
文本对齐。请参阅adjpar参数。


参数:...
  Arguments passed into the plot function when setting up the entire plot. Useful arguments here include sub and las.  
到plot函数传递参数时,设立了整个图。有用的参数包括:sub和las。


Details

详细信息----------Details----------

There should be a single covariate such as time. The quantiles specified by percentiles are plotted.
应该有一个单一的协变量(如时间)。位数指定的percentiles绘制。


值----------Value----------

The object with a list called qtplot in the post slot of object. (If plot.it=FALSE then just the list is returned.) The list contains components
对象的列表称为qtplotpost的object插槽。 (如果plot.it=FALSE然后就返回列表。)列表中包含的组件


参数:fitted.values
The percentiles of the response, possibly including the MPV.  
百分位数的反应,可能包括MPV。


参数:percentiles
The percentiles (small vector of values between 0 and 100.  
百分位数(小矢量的值介于0和100之间。


注意----------Note----------

Unlike gumbel, one cannot have percentiles=NULL.
不像gumbel,一个不能percentiles=NULL。


(作者)----------Author(s)----------


Thomas W. Yee



参见----------See Also----------

gumbel.
gumbel。


实例----------Examples----------


y = as.matrix(venice[,paste("r",1:10,sep="")])
fit1 = vgam(y ~ s(year, df=3), gumbel(R=365, mpv=TRUE),
            data=venice, trace=TRUE, na.action=na.pass)
head(fitted(fit1))

## Not run: [#不运行:]
par(mfrow=c(1,1), bty="l", xpd=TRUE, las=1)
qtplot(fit1, mpv=TRUE, lcol=c(1,2,5), tcol=c(1,2,5), lwd=2,
       pcol="blue", tadj=0.4)

qtplot(fit1, perc=97, mpv=FALSE, lcol=3, tcol=3,
       lwd=2, tadj=0.4, add=TRUE) -> i
head(i@post$qtplot$fitted)

## 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。
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