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

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getBiasIC(ROptEst)
getBiasIC()所属R语言包：ROptEst

                                        Generic function for the computation of the asymptotic bias for an IC
                                         用于IC的渐近偏差计算的通用函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the computation of the asymptotic bias for an IC.
泛型函数为计算用于IC的渐近偏置。


用法----------Usage----------


getBiasIC(IC, neighbor, ...)

## S4 method for signature 'HampIC,UncondNeighborhood'
getBiasIC(IC, neighbor, L2Fam, ...)



参数----------Arguments----------

参数：IC
object of class "InfluenceCurve"
对象的类"InfluenceCurve"


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


参数：L2Fam
object of class "L2ParamFamily".
对象类"L2ParamFamily"。


参数：...
additional parameters
额外的参数


Details

详细信息----------Details----------

This function is rarely called directly. It is used by
很少直接调用此函数。它是利用


值----------Value----------

The bias of the IC is computed.
计算的IC的偏压。


方法----------Methods----------

  


IC = "HampIC", neighbor = "UncondNeighborhood" reads off the as. bias from the risks-slot of the IC.  
IC =的“HampIC”，邻居=“UncondNeighborhood”中读出的作为。偏置的IC插槽的风险。

IC = "TotalVarIC", neighbor = "UncondNeighborhood" reads off the as. bias from the risks-slot of the IC, resp. if this is NULL from the corresponding Lagrange Multipliers.   
IC =的“TotalVarIC”，邻居=的“UncondNeighborhood”中读出的作为。从风险的IC插槽，分别偏见。如果这是NULL从相应的拉格朗日乘子。


注意----------Note----------

This generic function is still under construction.
这个通用的功能尚在建设中。


（作者）----------Author(s)----------


Peter Ruckdeschel <a href="mailtoeter.Ruckdeschel@itwm.fraunhofer.de">eter.Ruckdeschel@itwm.fraunhofer.de</a>



参考文献----------References----------

Huber, P.J. (1968) Robust Confidence Limits. Z. Wahrscheinlichkeitstheor. Verw. Geb. 10:269&ndash;278.
Rieder, H. (1980) Estimates derived from robust tests. Ann. Stats. 8: 106&ndash;115.
Rieder, H. (1994) Robust Asymptotic Statistics. New York: Springer.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness. Bayreuth: Dissertation.
Ruckdeschel, P. and Kohl, M. (2005) Computation of the Finite Sample Bias of M-estimators on Neighborhoods.

参见----------See Also----------

getRiskIC-methods, InfRobModel-class
getRiskIC-methods，InfRobModel-class

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注：
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