R line 堅固的線路配件

說明

按照探索性數據分析中的建議穩健地擬合直線。

目前默認情況下(iter = 1)初始median-median行不會被迭代(與參考文獻中Tukey的“resistant line”相反)。

用法

line(x, y, iter = 1)

參數

x, y	參數可以是指定 x-y 對的任何方式。請參閱xy.coords。
iter	指定 “polishing” 迭代次數的正整數。請注意，這是硬編碼的1在R3.5.0之前的版本，更重要的是這樣簡單的迭代可能不會收斂，參見Siegel的9點例子。

細節

省略了缺失值的情況。

與參考文獻相反，參考文獻將數據分為三個(幾乎)大小相同的組，其大小對稱，具體取決於 n 和 n %% 3 並計算每個組內的中位數，line() 代碼使用所有觀察結果分為三組，其中x[.] <= q1 和 x[.] >= q2 ，其中 q1, q2 是 p = 1/3 和 p = 2/3 形式的概率分位數 (x[j1]+x[j2])/2 其中 j1 = floor(p*(n-1)) 和 j2 = ceiling(p(n-1)) 、 n = length(x) 。

尚不支持長向量。

值

類 "tukeyline" 的對象。

方法可用於泛型函數 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

參考

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 。

魯棒線性回歸有更魯棒且更(統計上)高效的替代方案，請參閱 MASS 中的 rlm() 或 robustbase 中的 lmrob() 。