R语言 rsm包 rsm()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

rsm(rsm)
rsm()所属R语言包：rsm

                                        Response-surface regression
                                         响应面回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fit a linear model with a response-surface component, and produce appropriate analyses and summaries.
装一个线性模型的响应面部件，并产生适当的分析和总结。


用法----------Usage----------


rsm (...)
## S3 method for class 'rsm'
summary(object, ...)
## S3 method for class 'summary.rsm'
print(x, ...)

loftest (object)
canonical (object)
## S3 method for class 'rsm'
codings(object)



参数----------Arguments----------

参数：...
In rsm, arguments that are passed to lm. The model must include an FO() or SO() term.to define the response-surface portion of the model.  In summary, and print, additional arguments  are passed to their generic methods.  
在rsm，参数传递给lm。模型必须包括一个FO()或SO()的term.to界定部分的模型的响应面。在summary和print，额外的参数传递给他们的通用方法。


参数：object
An object of class rsm
对象的类rsm


参数：x
An object produced by summary
一个对象，生产的summary


Details

详细信息----------Details----------

In rsm, the model formula must contain at least an FO term; optionally, you can add a TWI() term and/or a PQ() term as well (use the same variables in each!). For convenience, specifying SO() is the same as including FO(), TWI(), and PQ(), and is the safe, preferred way of specifying a full second-order model.
在rsm，模型公式中必须包含至少FO术语任选，你可以添加一个TWI()术语和/或PQ()术语（使用相同的变量在每个！）。为方便起见，SO()是一样的，包括FO()，TWI()和PQ()，是安全的，首选的方法指定一个完整的二阶模型。


值----------Value----------

rsm returns an rsm object, which is a lm object with  additional members as follows:
rsm返回一个rsm对象，这是一个lm对象与其他成员如下：


参数：order
The order of the model: 1 for first-order, 1.5 for first-order plus interactions,  or 2 for a model that contains square terms.
该模型的顺序：1，一阶，一阶加相互作用，或2的平方项的模型，其中包含1.5。


参数：b
The first-order response-surface coefficients.
的一阶响应表面系数。


参数：B
The matrix of second-order response-surface coefficients, if present.
二阶响应表面系数的矩阵中，如果存在的话。


参数：labels
Labels for the response-surface terms.  These make the summary much more readable.
标签的响应表面条款。摘要更具可读性。


参数：coding
Coding formulas, if provided in the codings argument or if the data argument passed to lm is a coded.data object.
编码公式，如果codings参数或data参数传递给lm是coded.data对象。

summary  is the summary method for rsm objects.  It returns an object of class summary.rsm, which is an extension of the summary.lm class with additional list elements:
summary是rsm对象的简易方法。它返回一个对象的类summary.rsm，这是一个扩展的summary.lm类与其他列表中的元素：


参数：sa
Unit-length vector of the path of steepest ascent (first-order models only).
最陡爬坡路径（一阶）的单位长度矢量。


参数：canonical
Canonical analysis (second-order models only).  This is a list with elements xs, the stationary point, and eigen, the eigenanalysis of B (see above).
典型分析（二阶）。这是一个与元素列表xs，固定点，和eigen，B（见上文）的特征分析。


参数：lof
ANOVA table including lack-of-fit test.
方差分析表，包括缺乏合适的测试。


参数：coding
Coding formulas in parent rsm object.
编码公式rsm在父对象。

Its print method shows the regression summary, followed by an ANOVA and lack-of-fit test.  For first-order models, it shows the direction of  steepest ascent, and for second-order models, it shows the canonical analysis of the response surface.  
它的print方法回归总之，通过方差分析和缺乏合适的测试。对于一阶模型，它显示了最速上升的方向，第二阶模型，它显示了典型的响应面分析。

loftest returns an anova object that tests the fitted model against a model  that interpolates the means of the response-surface-variable combinations.
loftest返回一个anova对象，测试一个模型，该模型的拟合模型对插的响应表面不同的组合方式。

canonical returns the canonical element from summary.rsm.
canonical返回canonicalsummary.rsm的元素。

codings.rsm returns a list of coding formulas if the model was fitted to  coded.data, or NULL otherwise.
codings.rsm返回一个list的编码计算公式，如果模型拟合coded.data或NULL否则。


（作者）----------Author(s)----------


Russell V. Lenth



参考文献----------References----------

Journal of Statistical Software, 32(7), 1–17.  http://www.jstatsoft.org/v32/i07/.

参见----------See Also----------

FO, SO,
FO，SO，


实例----------Examples----------


library(rsm)
CR = coded.data (ChemReact, x1~(Time-85)/5, x2~(Temp-175)/5)

### 1st-order model, using only the first block[＃＃一阶模型，只使用第一个块]
CR.rs1 = rsm (Yield ~ FO(x1,x2), data=CR, subset=1:7)
summary(CR.rs1)

### 2nd-order model, using both blocks[＃2阶模型，同时使用块]
CR.rs2 = rsm (Yield ~ Block + SO(x1,x2), data=CR)
summary(CR.rs2)

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