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R语言 sca包 pitpropC()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 22:50:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
pitpropC(sca)
pitpropC()所属R语言包:sca

                                        Pitprops Strength Correlation Data
                                         坑道支柱力量相关数据

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This correlation matrix was published in Jeffers (1967) and was calculated from 180 observations. The 13 variables were used as explanatory variables in a regression problem which arised from a study on the strength of
该相关矩阵被出版杰弗斯(1967)和计算从180观测。 13个变量作为解释变量的回归问题相比发生了从研究的力量


用法----------Usage----------


data(pitpropC)



格式----------Format----------

Its a correlation matrix of 13 variables which have the following meaning:
它的一个相关矩阵的13个变量具有以下含义:

TOPDIAM
TOPDIAM

LENGTH  
LENGTH

MOIST   
MOIST

TESTSG  
TESTSG

OVENSG  
OVENSG

RINGTOP
RINGTOP

RINGBUT
RINGBUT

BOWMAX  
BOWMAX

BOWDIST
BOWDIST

WHORLS  
旋涡

CLEAR   
CLEAR

KNOTS   
KNOTS

DIAKNOT
DIAKNOT


Details

详细信息----------Details----------

Jeffers (1967) replaced these 13 variables by their first six principal components.  As noted by Vines (2000), this is an example where simple structure has proven difficult to detect in the past.
杰弗斯(1967)取代了前6个主成分,这13个变量。正如藤本植物(2000)所指出的,这是一个例子,结构简单,在过去已被证明难以察觉。


参考文献----------References----------

Two case studies in the application of principal components analysis. Appl. Statist. 16, 225–236.
Simple principal components. Appl. Statist. 49, 441–451.

实例----------Examples----------


data(pitpropC)
symnum(pitpropC)

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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