shorth(parody)
shorth()所属R语言包：parody
one-dimensional MVE (min. vol. ellipsoid)
一维姆韦（最小值。椭球卷）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
generalized length of shortest-half sample
广义长度最短的一半样品
用法----------Usage----------
shorth(x, Alpha=0.5)
参数----------Arguments----------
参数：x
data vector, no NAs
数据向量，没有NAS
参数：Alpha
minimum fraction of data to be covered by scale estimator. if Alpha == 0.5, the shorth is calculated
规模估计将覆盖数据的最低分数。如果阿尔法== 0.5，shorth计算
值----------Value----------
a list, say L, with components
一个列表，说L，与组件
参数：shorth
a 2-vector with endpoints of the shortest Alpha-sample
2矢量端点的最短的阿尔法样本
参数：length.shorth
see previous return component L$shorth[2]-L$shorth[1]
返回上一页组件L$shorth[2]-L$shorth[1]
参数：midpt.shorth
mean(L[["shorth"]])
（长[“shorth”]）
参数：meanshorth
mean of values in the shorth, studied by Andrews et al (1972) as a location estimator
意味着在shorth值，安德鲁斯等（1972）作为位置估计研究
参数：correction.parity.dep
correction factor to be applied to achieve approximate unbiasedness and diminish small-sample parity dependence; L["shorth"]] * L[["correction"]] is approximately unbiased for the Gaussian standard deviation, for 0 < Alpha < 1.
要应用校正因子来实现近似无偏和减少小样本平价依赖;L["shorth"]] * L[["correction"]]高斯标准差大约是公正的，为0 <α<1。
参数：bias.correction.gau.5
correction factor to be applied along with correction.parity.dep when Alpha = .5; empirically derived bias correction useful for 10 < N < 2000 and possibly beyond. To use, divide: (L[["shorth"]] * L[["correction"]] / L[["bias.corr"]]) is approximately unbiased for Gaussian standard deviation, when Alpha=.5.
应用校正因子当alpha = 0.5;经验得出的偏差校正有用10 <N <2000年和可能超越与correction.parity.dep沿。使用，分为：(L[["shorth"]] * L[["correction"]] / L[["bias.corr"]])高斯标准差大约是公正的，当α= .5。
参数：Alpha
coverage fraction used </table>
覆盖率</ TABLE>
参考文献----------References----------
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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。
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发表于 2012-2-26 10:22:46
