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

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summary.lmRob(robust)
summary.lmRob()所属R语言包：robust

                                        Summarizing Robust Linear Model Fits
                                         总结适合稳健线性模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute a summary of the robustly fitted linear model.
强劲拟合的线性模型计算的摘要。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'lmRob'
summary(object, correlation = FALSE, bootstrap.se = FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an lmRob object.
对象的lmRob。


参数：correlation
a logical value.  If TRUE then the correlation matrix of the coefficients is included in the summary.
一个逻辑值。如果TRUE然后系数的相关矩阵包括在摘要。


参数：bootstrap.se
a logical value.  If TRUE then bootstrap standard error estimates are included in the summary.
一个逻辑值。如果TRUE然后引导标准误差估计，包括在摘要中。


参数：...
additional arguments required by the generic summary function.
的通用summary函数需要的额外的参数。


值----------Value----------

The summary is returned in a list of class summary.lmRob and contains the following components:
摘要在类summary.lmRob列表返回包含以下组件：


参数：sigma
a single numeric value containing the residual scale estimate.
包含的剩余规模估计一个数值。


参数：df
a numeric vector of length 3 containing integer values: the rank of the model matrix, the residual degrees of freedom, and the number of coefficients in the model.
包含整数的值：模型矩阵，残差自由度，并在模型中的系数的数量级的长度为3的一个数值向量。


参数：cov.unscaled
the unscaled covariance matrix; i.e, the matrix that, when multiplied by the estimate of the error variance, yields the estimated covariance matrix for the coefficients.
未缩放的协方差矩阵，即，矩阵，当乘以误差方差的估计，产生估计的协方差矩阵为系数。


参数：correlation
the correlation coefficient matrix for the coefficients in the model.
在模型中的系数的相关性系数矩阵。


参数：...
the remaining components are the same as the corresponding components in an lmRob object. Use the names function to obtain a list of the components.
lmRob对象中的相应部件的其余部件是相同的。使用names函数，得到的组件的列表。


实例----------Examples----------


data(stack.dat)
stack.rob <- lmRob(Loss ~ ., data = stack.dat)
stack.sum <- summary(stack.rob)
stack.sum
stack.bse <- summary(stack.rob, bootstrap.se = TRUE)
stack.bse

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