R语言 simpleboot包 loess.boot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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loess.boot(simpleboot)
loess.boot()所属R语言包：simpleboot

                                        2-D Loess bootstrap.
                                         2-D的黄土引导。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Bootstrapping of loess fits produced by the loess function in the modreg package.  Bootstrapping can be done by resampling rows from the original data frame or resampling residuals from the original model fit.
自举的黄土适合loess功能modreg包。可以通过重新取样的行的原始数据框或重采样从原来的模型拟合残差自举。


用法----------Usage----------


loess.boot(lo.object, R, rows = TRUE, new.xpts = NULL, ngrid = 100,
           weights = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：lo.object
A loess fit, produced by loess.
一个的黄土适合，产生的loess。


参数：R
The number of bootstrap replicates.
复制的数目引导。


参数：rows
Should we resample rows?  Setting rows to FALSE indicates resampling of residuals.
我们应该重新取样的行吗？设置rows到FALSE表示残差重采样。


参数：new.xpts
Locations where new predictions are to be made.  If new.xpts is NULL, then an evenly spaced grid spanning the range of X (containing ngrid points) is used.  In either case
位置作出新的预测。如果new.xptsNULL，然后横跨范围的X（含ngrid点）的均匀间隔的网格被使用。在任一情况下


参数：ngrid
Number of grid points to use if new.xpts is NULL.
网格点的数量，请使用，如果new.xpts是NULL。


参数：weights
Resampling weights; a vector with length equal to the number of observations.
重采样权重;一个向量，其长度等于观测值的数量。


Details

详细信息----------Details----------

The user can specify locations for new predictions through new.xpts or an evenly spaced grid will be used.  In either case, fitted values at each new location will be stored from each bootstrap sample.  These fitted values can be retrieved using either the fitted method or the samples function.
用户可以指定位置，通过new.xpts或均匀分布的网格将使用新的预测。在任一情况下，在每一个新的位置的拟合值将被存储从每个引导试样。这些拟合值可以检索使用的fitted或samples功能。

Note that the loess function has many parameters for the user to set that can be difficult to reproduce in the bootstrap setting. Right now, the user can only specify the span argument to loess in the original fit.  
请注意，loess函数有很多参数，为用户设置中的自举设置，可以是难以再现。现在，用户可以只指定span参数loess在原来的配合。


值----------Value----------

An object of class "loess.simpleboot" (which is a list) containing the elements: <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>method</td> <td> Which method of bootstrapping was used (rows or residuals).</td></tr> <tr valign="top"><td>boot.list</td> <td> A list containing values from each of the bootstrap samples.  Currently, only residual sum of squares and fitted values are stored.</td></tr> <tr valign="top"><td>orig.loess</td> <td> The original loess fit.</td></tr> <tr valign="top"><td>new.xpts</td> <td> The locations where predictions were made (specified in the original call to loess.boot).</td></tr> </table>
类的一个对象"loess.simpleboot"（这是一个列表）包含的元素：<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>method </ TD> <TD哪一种方法使用的引导（行或残留）。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>boot.list </ TD> <td>一个列表，其中包含每个值bootstrap样本。目前，广场和拟合值的残差存储。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> orig.loess</ td> <td>使用原来的黄土适合。 / TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> new.xpts </ TD> <TD>预测的地方被做了（在调用loess.boot指定）。 </ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Roger D. Peng



实例----------Examples----------


set.seed(1234)

x <- runif(100)

## Simple sine function simulation[＃简单的正弦函数模拟]
y <- sin(2*pi*x) + .2 * rnorm(100)
plot(x, y)  ## Sine function with noise[正弦函数与噪音]
lo <- loess(y ~ x, span = .4)

## Bootstrap with resampling of rows[＃引导程序重新取样的行]
lo.b <- loess.boot(lo, R = 500)

## Plot original fit with +/- 2 std. errors[＃图原贴合+ /  -  2标准。错误]
plot(lo.b)

## Plot all loess bootstrap fits[＃图黄土引导适合]
plot(lo.b, all.lines = TRUE)

## Bootstrap with resampling residuals[引导与重采样残差]
lo.b2 <- loess.boot(lo, R = 500, rows = FALSE)
plot(lo.b2)


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