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

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covfmDistancePlot(robust)
covfmDistancePlot()所属R语言包：robust

                                        Distance - Distance Plot
                                         距离 - 距离图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given a fit.models object containing two elements of either class "cov" or "covRob", plots the square root of the Mahalanobis distances from the first element on the y-axis and the square root of the Mahalanobis distances from the second element on the x-axis.  A 45 degree line is drawn as well.
鉴于fit.models对象包含两个元素的任一类的“覆盖”或“covRob”，图从第二从第一个元素在y-轴的马氏距离和马氏距离的平方根的平方根元素的x轴。 A 45度线被画成。


用法----------Usage----------


  covfmDistancePlot(x, chisq.percent = 0.975, id.n = 3, main, xlab, ylab, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
an object of class "covfm" containing 2 elements, typically the result of fit.models(..).
类的一个对象"covfm"包含2个元素，通常的结果fit.models(..)。


参数：chisq.percent
a numeric value between 0 and 1 giving the chi-squared percent point used to compute the outlyingness threshold.
0和1之间的数值给卡方个百分点用于计算outlyingness阈值。


参数：id.n
a positive integer specifying the number of extreme points to label in the plot.
一个正整数，指定标签中的图极值点的数量。


参数：main
a character string specifying the plot title.
一个字符串，指定图形标题。


参数：xlab
a character string specifying the x-axis label.
一个字符的字符串指定的x轴标签。


参数：ylab
a character string specifying the y-axis label.
一个字符的字符串指定的y轴标签。


参数：...
any additional arguments are passed to xyplot.
任何额外的参数传递给xyplot。


Details

详细信息----------Details----------

This function is called by the generic function plot.covfm.
这个函数被调用的通用函数plot.covfm。


值----------Value----------

if the models can be compared then the plotted trellis object is invisibly returned, otherwise x is invisibly returned.
如果该模型可以进行比较，然后绘制的trellis对象是不可见的返回，否则x是不可见的返回。


参见----------See Also----------

plot.covfm, fit.models, covRob, ccov.
plot.covfm，fit.models，covRob，ccov。


实例----------Examples----------


data(woodmod.dat)
woodmod.fm <- fit.models(list(Robust = "covRob", Classical = "ccov"),
                          data = woodmod.dat)
covfmDistancePlot(woodmod.fm)

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