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

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发表于 2012-9-27 23:16:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
getMaxIneff(ROptEst)
getMaxIneff()所属R语言包:ROptEst

                                        getMaxIneff – computation of the maximal inefficiency of an IC
                                         getMaxIneff  - 计算的IC的最大效率低下

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

computes the maximal inefficiency of an IC for the radius range [0,Inf).
为半径的范围在[0,天道酬勤)计算的最大的效率低下的IC。


用法----------Usage----------


                        normtype = NormType(), z.start = NULL,
                        A.start = NULL, maxiter = 50,
                        tol = .Machine$double.eps^0.4,



参数----------Arguments----------

参数:IC
some IC of class IC
一些IC类IC


参数:neighbor
object of class Neighborhood;  the neighborhood at which to compute the bias.
计算对象的类Neighborhood;附近的偏差。


参数:biastype
a bias type of class BiasType
一个偏置类型的类BiasType


参数:normtype
a norm type of class NormType
一个标准类型的类NormType


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: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。


参数:verbose
logical: if TRUE, some messages are printed
逻辑:如果TRUE,一些消息都印


值----------Value----------

The maximal inefficiency, i.e.; a number in [1,Inf).
的最大的效率低下,即,[1中的号码,天道酬勤)。


(作者)----------Author(s)----------


Peter Ruckdeschel <a href="mailto:peter.ruckdeschel@fraunhofer.itwm.de">peter.ruckdeschel@fraunhofer.itwm.de</a>



参考文献----------References----------

Hampel et al. (1986) Robust Statistics.  The Approach Based on Influence Functions. New York: Wiley.
Rieder, H. (1994) Robust Asymptotic Statistics. New York: Springer.
Rieder, H., Kohl, M. and Ruckdeschel, P. (2008) The Costs of not Knowing the Radius. Statistical Methods and Applications 17(1) 13-40.
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


实例----------Examples----------


N0 <- NormLocationFamily(mean=2, sd=3)
## L_2 family + infinitesimal neighborhood[#L_2家庭+无穷小附近]
neighbor <- ContNeighborhood(radius = 0.5)
N0.Rob1 <- InfRobModel(center = N0, neighbor = neighbor)
## OBRE solution (ARE 95%)[#OBRE解决方案(95%)]
N0.ICA <- optIC(model = N0.Rob1, risk = asAnscombe(.95))
## OMSE solution radius 0.5[#OMSE解决方案半径0.5]
N0.ICM <- optIC(model=N0.Rob1, risk=asMSE())
## RMX solution [#RMX解决方案]
N0.ICR <- radiusMinimaxIC(L2Fam=N0, neighbor=neighbor,risk=asMSE())

getMaxIneff(N0.ICA,neighbor)
getMaxIneff(N0.ICM,neighbor)
getMaxIneff(N0.ICR,neighbor)

N0ls <- NormLocationScaleFamily()
ICsc <- makeIC(list(sin,cos),N0ls)
getMaxIneff(ICsc,neighbor)


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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