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R语言 VIM包 growdotMiss()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 16:05:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
growdotMiss(VIM)
growdotMiss()所属R语言包:VIM

                                        Growing dot map with information about missing/imputed values
                                         不断增长点的图信息丢失/估算值

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Map with dots whose sizes correspond to the values in a certain variable.  Observations with missing/imputed values in additional variables  are highlighted.
图用点对应于一个特定的变量中的值的大小。额外的变量中的值丢失/估算的观察与被突出显示。


用法----------Usage----------


growdotMiss(x, coords, map, pos = 1, delimiter = NULL,
    selection = c("any","all"), log = FALSE, col = c("skyblue","red",
    "skyblue4","red4","orange","orange4"), border = par("bg"),
    alpha = NULL, scale = NULL, size = NULL, exp = c(0, 0.95, 0.05),
    col.map = grey(0.5), legend = TRUE, legtitle = "Legend",
    cex.legtitle = par("cex"), cex.legtext = par("cex"), ncircles = 6,
    ndigits = 1, interactive = TRUE, ...)

bubbleMiss(...)



参数----------Arguments----------

参数:x
a vector, matrix or data.frame.
一个向量,矩阵或data.frame。


参数:coords
a matrix or data.frame with two columns giving  the spatial coordinates of the observations.
一个矩阵或data.frame给予观测的空间坐标的两列。


参数:map
a background map to be passed to bgmap.
要传递给bgmap背景图。


参数:pos
a numeric value giving the index of the variable  determining the dot sizes.
给一个数字值的索引的变量确定的点的大小。


参数:delimiter
a character-vector to distinguish between variables and imputation-indices for imputed variables (therefore, x needs to have colnames). If given, it is used to determine the corresponding imputation-index for any imputed variable (a logical-vector indicating which values of the variable have been imputed). If such imputation-indices are found, they are used for highlighting and the colors are adjusted  according to the given colors for imputed variables (see col).
一个特征向量来区分变量和插补指数估算的变量(因此,x需要有colnames)。如果给出,它被用来确定相应的插补索引的任何估算的变量(一个逻辑矢量指示变量的值已被插补)。如果这样的归集指数被发现,它们用于高亮和颜色的调整,根据给定的颜色估算变量(见col“)。


参数:selection
the selection method for highlighting missing/imputed values  in multiple additional variables.  Possible values are "any"  (highlighting of missing/imputed values in any of the additional  variables) and "all" (highlighting of missing/imputed values in  all of the additional variables).
突出丢失/估算值在多个额外的变量的选择方法。可能的值是"any"(突出显示缺少/任何额外的变量估算值)和"all"(突出的丢失/估算值在所有的额外变量)。


参数:log
a logical indicating whether the variable given by  pos should be log-transformed.
一个逻辑变量是否pos应该是对数转换。


参数:col
a vector of length six giving the colors to be used in the  plot.  If only one color is supplied, it is used for the borders of  non-highlighted dots and the surface area of highlighted dots.  Else if  two colors are supplied, they are recycled.
长度为6的向量给予图中要使用的颜色。如果只有一种颜色被提供时,它是用于非高亮显示的点和突出显示的点的表面区域的边界。否则,如果两个颜色被提供,它们被回收。


参数:border
a vector of length four giving the colors to be used for the  borders of the growing dots.  Use NA to omit borders.
一个向量的长度为4的给为日益增长的点的边界可以使用的颜色。使用NA忽略边界。


参数:alpha
a numeric value between 0 and 1 giving the level of  transparency of the colors, or NULL.  This can be used to prevent overplotting.
0和1之间的数值给出的水平的透明度,颜色,或NULL。这可以被用来防止overplotting。


参数:scale
scaling factor of the map.
的图的缩放因子。


参数:size
a vector of length two giving the sizes for the smallest  and largest dots.
的矢量的长度为2给予的最大和最小点的尺寸。


参数:exp
a vector of length three giving the factors that define the  shape of the exponential function (see "Details").
长度为3的矢量给出定义的指数函数(见“详细信息”)的形状的因素。


参数:col.map
the color to be used for the background map.
要使用的颜色为背景图。


参数:legend
a logical indicating whether a legend should be plotted.
逻辑指示是否应绘制一个传奇。


参数:legtitle
the title for the legend.
标题的传说。


参数:cex.legtitle
the character expansion factor to be used for the  title of the legend.
要使用的字符膨胀系数为标题的传说。


参数:cex.legtext
the character expansion factor to be used in the  legend.
在传说中要使用的字符膨胀系数。


参数:ncircles
the number of circles displayed in the legend.
数圆的图例中显示的。


参数:ndigits
the number of digits displayed in the legend.  Note that \ this is just a suggestion (see format).
图例中显示的数字。需要注意的是\这仅仅是一个建议(见format“)。


参数:interactive
a logical indicating whether information about  certain observations can be displayed interactively (see  "Details").
逻辑指示是否可以显示一些意见的信息交互方式(见“详细信息”)。


参数:...
for growdotMiss, further arguments and graphical  parameters to be passed to bgmap.  For bubbleMiss,  the arguments to be passed to growdotMiss.
为growdotMiss,进一步的论据和图形参数被传递到bgmap。对于bubbleMiss,参数被传递给growdotMiss。


Details

详细信息----------Details----------

The smallest dots correspond to the 10% quantile and the largest  dots to the 99% quantile.  In between, the dots grow exponentially,  with exp defining the shape of the exponential function. Missings/imputed missings in the variable of interest will be drawn as rectangles.
最小的点对应于10%的分位数和最大的点,以99%的分位数。在这两者之间,点成倍增长,exp的指数函数的定义形状。感兴趣的变量Missings /估算missings的将被绘制的矩形。

If interactive=TRUE, detailed information for an observation  can be printed on the console by clicking on the corresponding point.   Clicking in a region that does not contain any points quits the  interactive session.
如果interactive=TRUE,观察的详细信息,可以在控制台上打印,通过点击相应的点。在一个区域不包含任何点单击“退出交互式会话。


注意----------Note----------

The function was renamed to growdotMiss in version 1.3.  bubbleMiss is a (deprecated) wrapper for growdotMiss  for back compatibility with older versions. However, due to extended  functionality, some of the argument positions have changed.
更名为growdotMiss在1.3版本中的功能。 bubbleMiss是一个(不建议使用)包装growdotMiss回与旧版本的兼容性。然而,由于扩展的功能,一些参数位置已经改变。

The code is based on bubbleFIN from package  StatDA.
该代码是基于bubbleFIN包StatDA。


(作者)----------Author(s)----------


Andreas Alfons, Matthias Templ, Peter Filzmoser, Bernd Prantner



参考文献----------References----------

Exploring incomplete data using visualization tools.  Journal of Advances in Data Analysis and Classification, Online first. DOI: 10.1007/s11634-011-0102-y.  

参见----------See Also----------

bgmap, mapMiss,  colormapMiss
bgmap,mapMiss,colormapMiss


实例----------Examples----------


data(chorizonDL, package = "VIM")
data(kola.background, package = "VIM")
coo <- chorizonDL[, c("XCOO", "YCOO")]
## for missing values[#遗漏值]
x <- chorizonDL[, c("Ca","As", "Bi")]
growdotMiss(x, coo, kola.background, border = "white")

## for imputed values[#估算值]
x_imp <- kNN(chorizonDL[,c("Ca","As","Bi" )])
growdotMiss(x_imp, coo, kola.background, delimiter = "_imp", border = "white")

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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