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R语言 RobustAFT包 plot.TML()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-27 21:13:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
plot.TML(RobustAFT)
plot.TML()所属R语言包:RobustAFT

                                        Plot Method for "TML" objects
                                         “TML”的对象为图法

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Diagnostic plots for elements of class "TML". Three plots (selectable by which) are currently available: a residual Q-Q plot, a plot of response against fitted values and a plot of standardized residuals against fitted values.
诊断图类的“TML”的元素。三幅图(可选)是目前可供选择:剩余QQ图,一个图对拟合值的响应和图的标准化残差对拟合值。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'TML'
plot(x, which = 1:3, caption = c("Residual QQ-plot",
  "Response vs. Fitted Values", "Standardized Residuals vs. Fitted Values"),
  panel = points, sub.caption = deparse(x$call$formula), main = "",
  ask = prod(par("mfcol")) < length(which) && dev.interactive(), ...)



参数----------Arguments----------

参数:x
An object of class "TML", usually, a result of a call to TML.noncensored or TML.censored.
对象类的“TML”,通常情况下,调用TML.noncensored或TML.censored的结果。


参数:which
If a subset of the plots is required, specify a subset of the numbers 1:3.
如果需要的图的一个子集,指定号码1:3的一个子集。


参数:caption
Caption for the different plots.
不同图的标题。


参数:panel
Panel.
面板。


参数:sub.caption
Sub titles.
子标题。


参数:main
Main title.
主标题。


参数:ask
If ask=TRUE, plot.TML() operates in interactive mode.
如果问= TRUE,plot.TML()在交互模式下运行。


参数:...
Optional arguments for par.
可选参数par。


Details

详细信息----------Details----------

The residual Q-Q plot is build with respect to the errors argument of the object.  This means that the expected order statistics are calculated either for a Gaussian or a log-Weibull distribution.       The two horizontal dotted lines on the first and the third plots represent the upper and lower cut-off values for outlier rejection.       Observations that were not retained for the estimation (outliers) are identified on the third plot.
剩余的QQ图建立的errors参数的对象。这意味着,所预期的二阶统计量的计算为一个高斯或log的Weibull分布。两个水平的虚线上的第一和第三图表示的上部和下部切断离群值排斥。 (异常值)的估计,不保留的观测确定的第三个图。


参见----------See Also----------

TML.noncensored, TML.censored, plot.default
TML.noncensored,TML.censored,plot.default


实例----------Examples----------


     data(D243)
     Cost <- D243$Cost                             # Cost (Swiss francs)[费用(瑞士法郎)]
     LOS  <- D243$LOS                              # Length of stay (days)[住院天数(天)]
     Adm  <- D243$Typadm; Adm <- (Adm==" Urg")*1   # Type of admission [入院类型]
                                                   # (0=on notification, 1=Emergency)[(0 =通知,紧急)]

     # Truncated maximum likelihood regression with log-Weibull errors[截断log韦伯错误的最大似然回归]
     w  <- TML.noncensored(log(Cost)~log(LOS)+Adm, errors="logWeibull",
           otp="adaptive", control=list(fastS=TRUE))
     
     plot(w)
     plot(w, which = 1)
     plot(w, which = 2)
     plot(w, which = 3)

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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