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

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

                                        Generic Function for the Computation of the Optimal Centering Constant/Lower Clipping Bound
                                         通用函数的计算的最优居中恒/剪报展

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the computation of the optimal centering constant (contamination neighborhoods) respectively, of the optimal lower clipping bound (total variation neighborhood). This function is rarely called directly. It is used to  compute optimally robust ICs.
通用功能为中心的最佳常数（污染街道）分别计算，最佳的剪裁约束（总变差附近）。很少直接调用此函数。它被用来计算最佳鲁棒的IC。


用法----------Usage----------


getInfCent(L2deriv, neighbor, ...)

## S4 method for signature 'UnivariateDistribution,ContNeighborhood'
getInfCent(L2deriv, neighbor, clip, cent, tol.z, symm, trafo)

## S4 method for signature 'UnivariateDistribution,TotalVarNeighborhood'
getInfCent(L2deriv, neighbor, clip, cent, tol.z, symm, trafo)

## S4 method for signature 'RealRandVariable,ContNeighborhood'
getInfCent(L2deriv, neighbor, Distr, z.comp, stand, cent, clip)



参数----------Arguments----------

参数：L2deriv
L2-derivative of some L2-differentiable family  of probability measures.
L2-衍生的一些L2-微家庭的概率措施。


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


参数：...
additional parameters.
附加参数。


参数：Distr
distribution of L2-differentiable family.
微L2家庭的分布。


参数：clip
optimal clipping bound.
最佳剪裁的约束。


参数：cent
optimal centering constant.
最优的中心不变。


参数：stand
standardizing matrix.
规范矩阵。


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


参数：symm
logical: indicating symmetry of L2deriv.
逻辑：表示对称的L2deriv。


参数：trafo
matrix: transformation of the parameter.
矩阵变换的参数。


参数：z.comp
logical vector: indication which components of the  centering constant have to be computed.
逻辑向量指示要计算组件的中心不变。


值----------Value----------

The optimal centering constant is computed.
计算的最佳的定心常数。


方法----------Methods----------

  


L2deriv = "UnivariateDistribution", neighbor = "ContNeighborhood"  computation of optimal centering constant.
L2deriv =“UnivariateDistribution”，邻居的“ContNeighborhood”最佳围绕常数的计算。




L2deriv = "UnivariateDistribution", neighbor = "TotalVarNeighborhood"  computation of optimal lower clipping bound.
L2deriv =“UnivariateDistribution”，邻居的“TotalVarNeighborhood”计算最佳的低限幅约束。




L2deriv = "RealRandVariable", neighbor = "ContNeighborhood"  computation of optimal centering constant.   
L2deriv =“RealRandVariable”的，邻居=的“ContNeighborhood”计算的最佳定心不变。


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

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注：
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