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

                                        Generic Function for the Computation of Least Favorable Radii
                                         最有利的半径计算的通用功能

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the computation of least favorable radii.
最不利的半径计算的通用功能。


用法----------Usage----------


leastFavorableRadius(L2Fam, neighbor, risk, ...)

## S4 method for signature 'L2ParamFamily,UncondNeighborhood,asGRisk'
leastFavorableRadius(L2Fam, neighbor, risk, rho, upRad = 1,
            z.start = NULL, A.start = NULL, upper = 100, maxiter = 100,
            tol = .Machine$double.eps^0.4, warn = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：L2Fam
L2-differentiable family of probability measures.
L2-微家庭的概率措施。


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


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


参数：...
additional parameters
额外的参数


参数：upRad
the upper end point of the radius interval to be searched.
上端点的半径间隔进行搜索。


参数：rho
The considered radius interval is: [r*rho, r/rho] with 0 < rho < 1.
所考虑的半径间隔为：[r*rho, r/rho]0 < rho < 1。


参数：z.start
initial value for the centering constant.
定心常数的初始值。


参数：A.start
initial value for the standardizing matrix.
标准化矩阵的初始值。


参数：upper
upper bound for the optimal clipping bound.
上界的最佳剪辑约束。


参数：maxiter
the maximum number of iterations
最大迭代次数


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


参数：warn
logical: print warnings.
逻辑：打印警告。


值----------Value----------

The least favorable radius and the corresponding inefficiency  are computed.
至少有利的半径和相应的无效率计算。


方法----------Methods----------

  


L2Fam = "L2ParamFamily", neighbor = "UncondNeighborhood",  risk = "asGRisk" computation of the least favorable radius.   
L2Fam =“L2ParamFamily”，邻居=“UncondNeighborhood”风险=“asGRisk”的计算最不利的半径。


（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., Kohl, M. and Ruckdeschel, P. (2001) The Costs of not Knowing the Radius. Submitted. Appeared as discussion paper Nr. 81.  SFB 373 (Quantification and Simulation of Economic Processes), Humboldt University, Berlin; also available under www.uni-bayreuth.de/departments/math/org/mathe7/RIEDER/pubs/RR.pdf
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness.  Bayreuth: Dissertation.

参见----------See Also----------

radiusMinimaxIC
radiusMinimaxIC


实例----------Examples----------


N <- NormLocationFamily(mean=0, sd=1)
leastFavorableRadius(L2Fam=N, neighbor=ContNeighborhood(),
                     risk=asMSE(), rho=0.5)

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