R语言 robfilter包 dfs()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

dfs(robfilter)
dfs()所属R语言包：robfilter

                                         Degrees of freedom for the SCARM test statistic.
                                         SCARM检验统计量的自由度。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This matrix contains degrees of freedom for the t-distributed SCARM test statistic; required by the function scarm.filter.
这个矩阵SCARM检验统计量T-分布式的自由程度;需要的功能scarm.filter。


用法----------Usage----------


data(dfs)



格式----------Format----------

A data frame with 20 observations on the following 20 variables.
在以下20个变量的20个观测数据框。




X5 a numeric vector
X5一个数值向量




X10 a numeric vector
X10一个数值向量




X15 a numeric vector
X15一个数值向量




X20 a numeric vector
X20一个数值向量




X25 a numeric vector
X25一个数值向量




X30 a numeric vector
X30一个数值向量




X35 a numeric vector
X35一个数值向量




X40 a numeric vector
X40一个数值向量




X45 a numeric vector
X45一个数值向量




X50 a numeric vector
X50一个数值向量




X55 a numeric vector
X55一个数值向量




X60 a numeric vector
X60一个数值向量




X65 a numeric vector
X65一个数值向量




X70 a numeric vector
X70一个数值向量




X75 a numeric vector
X75一个数值向量




X80 a numeric vector
X80一个数值向量




X85 a numeric vector
X85一个数值向量




X90 a numeric vector
X90一个数值向量




X95 a numeric vector
X95一个数值向量




X100 a numeric vector
X100一个数值向量


Details

详细信息----------Details----------

The SCARM test from the function scarm.filter is based on the difference of Repeated Median slopes computed in a left-hand and right-hand window. The distribution of the SCARM test statistic is approximated by a t-distribution where the degrees of freedom depend on the width of the left- and right-hand window. This matrix delivers suitable degrees of freedom, obtained by simulations.
SCARM测试的功能scarm.filter的基础上的差异，在左侧和右侧窗口中的重复计算中位数斜坡。通过t分布的自由度的左侧和右侧的窗口的宽度取决于SCARM的检验统计量的分布的近似。这个矩阵提供合适的自由度，通过以下方式获得模拟。


源----------Source----------

The degrees of freedom have been obtained by simulations.
通过模拟得到的自由度。


参考文献----------References----------

Robust moving window regression for online signal extraction from non-stationary time series: online window width adaption by testing for signal changes, submitted.
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注：
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