R语言 ROptEstOld包 getFixClip()函数中文帮助文档(中英文对照)

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getFixClip(ROptEstOld)
getFixClip()所属R语言包：ROptEstOld

                                        Generic Function for the Computation of the Optimal Clipping Bound
                                         通用功能的最优裁剪绑定的计算

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the computation of the optimal clipping bound in case of robust models with fixed neighborhoods. This function is  rarely called directly. It is used to compute optimally robust ICs.
通用计算的最佳剪辑的情况下，稳健的模型的约束与固定的社区功能。很少直接调用此函数。它被用来计算最佳鲁棒的IC。


用法----------Usage----------


getFixClip(clip, Distr, risk, neighbor, ...)

## S4 method for signature 'numeric,Norm,fiUnOvShoot,ContNeighborhood'
getFixClip(clip, Distr, risk, neighbor)

## S4 method for signature 'numeric,Norm,fiUnOvShoot,TotalVarNeighborhood'
getFixClip(clip, Distr, risk, neighbor)



参数----------Arguments----------

参数：clip
positive real: clipping bound
正实：剪切方向


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


参数：risk
object of class "RiskType".
对象类"RiskType"。


参数：neighbor
object of class "Neighborhood".
对象类"Neighborhood"。


参数：...
additional parameters.
附加参数。


值----------Value----------

The optimal clipping bound is computed.
绑定的最佳剪辑计算。


方法----------Methods----------

  


clip = "numeric", Distr = "Norm", risk = "fiUnOvShoot", neighbor = "ContNeighborhood"  optimal clipping bound for finite-sample under-/overshoot risk.
夹=“数字”，颇=“规范”，风险=“fiUnOvShoot”的，邻居=“ContNeighborhood”最佳剪裁约束有限样本的under-/overshoot风险。




clip = "numeric", Distr = "Norm", risk = "fiUnOvShoot", neighbor = "TotalVarNeighborhood"  optimal clipping bound for finite-sample under-/overshoot risk.   
夹=“数字”，颇=“规范”，风险=“fiUnOvShoot”的，邻居=“TotalVarNeighborhood”最佳剪裁约束有限样本的under-/overshoot风险。


（作者）----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

Huber, P.J. (1968) Robust Confidence Limits. Z. Wahrscheinlichkeitstheor. Verw. Geb. 10:269&ndash;278.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness.  Bayreuth: Dissertation.

参见----------See Also----------

ContIC-class, TotalVarIC-class
ContIC-class，TotalVarIC-class

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注：
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