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

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发表于 2012-9-27 23:14:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
getFixClip(ROptEst)
getFixClip()所属R语言包:ROptEst

                                        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

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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