R语言:predict.smooth.spline()函数中文帮助文档(中英文对照)

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predict.smooth.spline(stats)
predict.smooth.spline()所属R语言包：stats

                                        Predict from Smoothing Spline Fit
                                         从平滑样条拟合预测

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predict a smoothing spline fit at new points, return the derivative if desired. The predicted fit is linear beyond the original data.
预测平滑样条拟合一个新的点，如果需要的话，返回的衍生。预测的拟合线性超越了原来的数据。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'smooth.spline'
predict(object, x, deriv = 0, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
a fit from smooth.spline.
从smooth.spline适合。


参数：x
the new values of x.
x的新值。


参数：deriv
integer; the order of the derivative required.
整数;所需的衍生工具的顺序。


参数：...
further arguments passed to or from other methods.
通过进一步的论据或其他方法。


值----------Value----------

A list with components
与组件列表


参数：x
The input x.
输入x。


参数：y
The fitted values or derivatives at x.
拟合值或衍生工具在x。


参见----------See Also----------

smooth.spline
smooth.spline


举例----------Examples----------


require(graphics)

attach(cars)
cars.spl <- smooth.spline(speed, dist, df=6.4)


## "Proof" that the derivatives are okay, by comparing with approximation[＃“证明”，衍生工具都还好，用近似比较]
diff.quot <- function(x,y) {
  ## Difference quotient (central differences where available)[＃差商（中央分歧的地方可用）]
  n <- length(x); i1 <- 1:2; i2 <- (n-1):n
  c(diff(y[i1]) / diff(x[i1]), (y[-i1] - y[-i2]) / (x[-i1] - x[-i2]),
    diff(y[i2]) / diff(x[i2]))
}

xx <- unique(sort(c(seq(0,30, by = .2), kn <- unique(speed))))
i.kn &lt;- match(kn, xx)# indices of knots within xx[指数在XX节]
op <- par(mfrow = c(2,2))
plot(speed, dist, xlim = range(xx), main = "Smooth.spline &amp; derivatives")
lines(pp <- predict(cars.spl, xx), col = "red")
points(kn, pp$y[i.kn], pch = 3, col="dark red")
mtext("s(x)", col = "red")
for(d in 1:3){
  n <- length(pp$x)
  plot(pp$x, diff.quot(pp$x,pp$y), type = 'l', xlab="x", ylab="",
       col = "blue", col.main = "red",
       main= paste("s",paste(rep("'",d), collapse=""),"(x)", sep=""))
  mtext("Difference quotient approx.(last)", col = "blue")
  lines(pp <- predict(cars.spl, xx, deriv = d), col = "red")

  points(kn, pp$y[i.kn], pch = 3, col="dark red")
  abline(h=0, lty = 3, col = "gray")
}
detach(); par(op)

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