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rlsOptIC.Tu2(RobLox)
rlsOptIC.Tu2()所属R语言包：RobLox

                                        Computation of the optimally robust IC for Tu2 estimators
                                         TU2估计计算的最佳强大的IC

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function rlsOptIC.Tu2 computes the optimally robust IC for  Tu2 estimators in case of normal location with unknown scale and  (convex) contamination neighborhoods. The definition of  these estimators can be found in Subsection 8.5.4 of Kohl (2005).
的功能rlsOptIC.Tu2计算最优强大的IC为TU2估计的情况下，正常的位置，未知的规模（凸）污染居民区。这些估计器的定义中，可以发现在科尔（2005），第8.5.4。


用法----------Usage----------


rlsOptIC.Tu2(r, a.start = 5, k.start = 1.5, delta = 1e-06, MAX = 100)



参数----------Arguments----------

参数：r
non-negative real: neighborhood radius.
非负实：邻域半径。


参数：a.start
positive real: starting value for a.
正实的初始值。


参数：k.start
positive real: starting value for k.
正实：为k的初始值。


参数：delta
the desired accuracy (convergence tolerance).
所需的精度（收敛宽容）。


参数：MAX
if a or k are beyond the admitted values,  MAX is returned.
如果A或K是超越承认的值，MAX返回。


Details

详细信息----------Details----------

The computation of the optimally robust IC for Tu2 estimators is based on optim where MAX is used to  control the constraints on a and k. The optimal values of  the tuning constant a and k can be read off from the slot  Infos of the resulting IC.
最优鲁棒的IC，用于涂估计的计算是根据optim其中MAX用于控制a和k上的约束。调谐常数a和k的最优值，可以读出从插槽Infos所得到的IC。


值----------Value----------

Object of class "IC"
对象的类"IC"


（作者）----------Author(s)----------


Matthias Kohl <a href="mailto:Matthias.Kohl@stamats.de">Matthias.Kohl@stamats.de</a>



参考文献----------References----------

Beaton, A.E. and Tukey, J.W. (1974) The fitting of power series, meaning polynomials, illustrated on band-spectroscopic data. Discussions. Technometrics 16: 147&ndash;185.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness.  Bayreuth: Dissertation.

参见----------See Also----------

IC-class
IC-class


实例----------Examples----------


IC1 <- rlsOptIC.Tu2(r = 0.1)
checkIC(IC1)
Risks(IC1)
Infos(IC1)
plot(IC1)
infoPlot(IC1)

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