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rgsOptIC.ALs(RobRex)
rgsOptIC.ALs()所属R语言包：RobRex

                                        Computation of the optimally robust IC for ALs estimators
                                         ALS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 rgsOptIC.ALs computes the optimally robust IC for ALs estimators in case of linear regression with unknown scale and (convex) contamination neighborhoods where the regressor is random; confer Subsection 7.3.1 of Kohl (2005).
的功能rgsOptIC.ALs计算的最佳强大的IC ALS估计在未知的规模和线性回归的情况下（凸）污染居民区的回归量是随机的，赋予第7.3.1科尔（2005年）。


用法----------Usage----------


rgsOptIC.ALs(r, K, A.rg.start, b.rg.Up = 1000, delta = 1e-06,
             itmax = 50, check = FALSE)



参数----------Arguments----------

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


参数：K
object of class "Distribution".
对象类"Distribution"。


参数：A.rg.start
positive definite and symmetric matrix: starting value for the standardizing matrix of the regression part.
正定对称矩阵：起动值的回归部的标准化矩阵。


参数：b.rg.Up
positive real: the upper end point of the interval to be searched for b.rg.
正实的上端点的时间间隔要搜索的b.rg.的


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


参数：itmax
the maximum number of iterations.
最大迭代次数。


参数：check
logical. Should constraints be checked.
逻辑。如果约束条件进行检查。


Details

详细信息----------Details----------

If A.rg.start is missing, the inverse of the  second moment matrix of K is used.
如果A.rg.start失踪，K的二阶矩矩阵的逆使用。


值----------Value----------

Object of class "ContIC"
对象的类"ContIC"


（作者）----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

Rieder, H. (1994) Robust Asymptotic Statistics. New York: Springer.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness.  Bayreuth: Dissertation.

参见----------See Also----------

ContIC-class
ContIC-class


实例----------Examples----------


## code takes some time[＃代码需要一些时间]
## Not run: [＃不运行：]
K &lt;- DiscreteDistribution(1:5) # = Unif({1,2,3,4,5})[UNIF（{1,2,3,4,5}）]
IC1 <- rgsOptIC.ALs(r = 0.1, K = K)
checkIC(IC1)
Risks(IC1)
Infos(IC1)

## End(Not run)[＃（不执行）]

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