R语言:cars()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

cars(datasets)
cars()所属R语言包：datasets

                                        Speed and Stopping Distances of Cars
                                         汽车的速度和制动距离

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The data give the speed of cars and the distances taken to stop. Note that the data were recorded in the 1920s.
数据给汽车的速度和停止距离。请注意，在1920年录得的数据。


用法----------Usage----------





格式----------Format----------

A data frame with 50 observations on 2 variables.
与50两个变量的观测数据框。

speed  
速度

dist   
区


源----------Source----------

Ezekiel, M. (1930) Methods of Correlation Analysis. Wiley.
以西结书，M.（1930）相关分析的方法。威利。


参考文献----------References----------

Interactive Data Analysis. Wiley.

举例----------Examples----------


require(stats); require(graphics)
plot(cars, xlab = "Speed (mph)", ylab = "Stopping distance (ft)",
     las = 1)
lines(lowess(cars$speed, cars$dist, f = 2/3, iter = 3), col = "red")
title(main = "cars data")
plot(cars, xlab = "Speed (mph)", ylab = "Stopping distance (ft)",
     las = 1, log = "xy")
title(main = "cars data (logarithmic scales)")
lines(lowess(cars$speed, cars$dist, f = 2/3, iter = 3), col = "red")
summary(fm1 <- lm(log(dist) ~ log(speed), data = cars))
opar <- par(mfrow = c(2, 2), oma = c(0, 0, 1.1, 0),
            mar = c(4.1, 4.1, 2.1, 1.1))
plot(fm1)
par(opar)

## An example of polynomial regression[＃例如多项式回归]
plot(cars, xlab = "Speed (mph)", ylab = "Stopping distance (ft)",
    las = 1, xlim = c(0, 25))
d <- seq(0, 25, length.out = 200)
for(degree in 1:4) {
  fm <- lm(dist ~ poly(speed, degree), data = cars)
  assign(paste("cars", degree, sep="."), fm)
  lines(d, predict(fm, data.frame(speed=d)), col = degree)
}
anova(cars.1, cars.2, cars.3, cars.4)

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