R语言 robustbase包 heart()函数中文帮助文档(中英文对照)

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heart(robustbase)
heart()所属R语言包：robustbase

                                        Heart Catherization Data
                                         心脏导管插入数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This data set was analyzed by Weisberg (1980) and Chambers et al. (1983).  A catheter is passed into a major vein or artery at the femoral region and moved into the heart.  The proper length of the introduced catheter has to be guessed by the physician. The aim of the data set is to describe the relation between the catheter length and the patient's height (X1) and weight (X2).
此数据集进行了分析（1980）和由韦斯伯格Chambers等人。 （1983）。在股骨区域成为一个主要的静脉或动脉的导管是通过移动到心脏。引进导管的正确长度被猜到的医生。的数据集的目的是描述导管长度和病人的身高（X1）和重量（X2）之间的关系。

This data sets is used to demonstrate the effects caused by collinearity. The correlation between height and weight is so high that either variable almost completely determines the other.
该数据集用于演示的共线性所造成的影响。身高和体重之间的相关性是如此之高，要么变量几乎完全决定了其他。


用法----------Usage----------


data(heart)






格式----------Format----------

A data frame with 12 observations on the following 3 variables.
一种数据框与12上的以下3个变量的观测。




height Patient's height in inches
height病人以英寸为单位的高度




weight Patient's weights in pounds
weight“病人的体重（磅）




clength Y: Catheter Length (in centimeters)
clengthY：导管长度（厘米）


注意----------Note----------

There are other heart datasets in other R packages, notably survival, hence considering using package = "robustbase", see examples.
有其他heart在其他R包的数据集，如著名的survival，因此考虑使用package = "robustbase"，看到的例子。


源----------Source----------

Weisberg (1980)
韦斯伯格（1980）

Chambers et al. (1983)
Chambers等人的（1983）

P. J. Rousseeuw and A. M. Leroy (1987) Robust Regression and Outlier Detection; Wiley, p.103, table 13.
PJ Rousseeuw和AM乐华（1987）稳健回归和孤立点检测; Wiley出版社，第103页，表13。


实例----------Examples----------


data(heart, package="robustbase")
heart.x <- data.matrix(heart[, 1:2]) # the X-variables[X-变量]
plot(heart.x)
covMcd(heart.x)
summary( lm.heart <-     lm(clength ~ . , data = heart))
summary(lts.heart <- ltsReg(clength ~ . , data = heart))

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