R line 坚固的线路配件

说明

按照探索性数据分析中的建议稳健地拟合直线。

目前默认情况下(iter = 1)初始median-median行不会被迭代(与参考文献中Tukey的“resistant line”相反)。

用法

line(x, y, iter = 1)

参数

x, y	参数可以是指定 x-y 对的任何方式。请参阅xy.coords。
iter	指定 “polishing” 迭代次数的正整数。请注意，这是硬编码的1在R3.5.0之前的版本，更重要的是这样简单的迭代可能不会收敛，参见Siegel的9点例子。

细节

省略了缺失值的情况。

与参考文献相反，参考文献将数据分为三个(几乎)大小相同的组，其大小对称，具体取决于 n 和 n %% 3 并计算每个组内的中位数，line() 代码使用所有观察结果分为三组，其中x[.] <= q1 和 x[.] >= q2 ，其中 q1, q2 是 p = 1/3 和 p = 2/3 形式的概率分位数 (x[j1]+x[j2])/2 其中 j1 = floor(p*(n-1)) 和 j2 = ceiling(p(n-1)) 、 n = length(x) 。

尚不支持长向量。

值

类 "tukeyline" 的对象。

方法可用于泛型函数 coef 、 residuals 、 fitted 和 print 。

例子

require(graphics)

plot(cars)
(z <- line(cars))
abline(coef(z))
## Tukey-Anscombe Plot :
plot(residuals(z) ~ fitted(z), main = deparse(z$call))

## Andrew Siegel's pathological 9-point data, y-values multiplied by 3:
d.AS <- data.frame(x = c(-4:3, 12), y = 3*c(rep(0,6), -5, 5, 1))
cAS <- with(d.AS, t(sapply(1:10,
                   function(it) line(x,y, iter=it)$coefficients)))
dimnames(cAS) <- list(paste("it =", format(1:10)), c("intercept", "slope"))
cAS
## iterations started to oscillate, repeating iteration 7,8 indefinitely

参考

Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis, Reading Massachusetts: Addison-Wesley.

Velleman, P. F. and Hoaglin, D. C. (1981). Applications, Basics and Computing of Exploratory Data Analysis, Duxbury Press. Chapter 5.

Emerson, J. D. and Hoaglin, D. C. (1983). Resistant Lines for y versus x. Chapter 5 of Understanding Robust and Exploratory Data Analysis, eds. David C. Hoaglin, Frederick Mosteller and John W. Tukey. Wiley.

Iain M. Johnstone and Paul F. Velleman (1985). The Resistant Line and Related Regression Methods. Journal of the American Statistical Association, 80, 1041-1054. doi:10.2307/2288572.

也可以看看

lm 。

鲁棒线性回归有更鲁棒且更(统计上)高效的替代方案，请参阅 MASS 中的 rlm() 或 robustbase 中的 lmrob() 。