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R语言 RobAStBase包 ALEstimate-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-27 19:50:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
ALEstimate-class(RobAStBase)
ALEstimate-class()所属R语言包:RobAStBase

                                        ALEstimate-class.
                                         ALEstimate类。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Class of asymptotically linear estimates.
类渐近线性估计。


类对象----------Objects from the Class----------

Objects can be created by calls of the form new("ALEstimate", ...).
可以创建对象通过调用的形式new("ALEstimate", ...)。


插槽----------Slots----------

  


nameObject of class "character": name of the estimator.  
name对象的类"character":名称的估计。

estimateObject of class "ANY": estimate.  
estimate对象的类"ANY":估计。

estimate.callObject of class "call": call by which estimate was produced.
estimate.call的对象类"call":呼叫,估计是。

samplesize object of class "numeric" — the samplesize (only complete cases are counted) at which the estimate was evaluated.  
samplesize类的对象"numeric"“ - 的采样大小(唯一完整的情况下被计算)的估计进行了评估。

completecases object of class "logical" — complete cases at which the estimate was evaluated.  
completecases类的对象"logical"  - 完备的情况下,估计评估。

asvarobject of class "OptionalNumericOrMatrix" which may contain the asymptotic (co)variance of the estimator.  
asvar类的对象"OptionalNumericOrMatrix"可能包含(CO)的渐近方差的估计。

asbiasOptional object of class "numeric": asymptotic bias.  
asbias可选的对象的类"numeric":渐近偏差。

pICOptional object of class InfluenceCurve: influence curve.  
pIC可选的对象的类InfluenceCurve的影响曲线。

nuis.idx object of class "OptionalNumeric":  indices of estimate belonging to the nuisance part.  
nuis.idx对象的类"OptionalNumeric":指数estimate的滋扰部分。

fixed object of class "OptionalNumeric": the fixed and known part of the parameter
fixed对象的类"OptionalNumeric":固定的和已知的参数

Infos object of class "matrix" with two columns named method and message: additional informations.  
Infos对象的类"matrix"的两列名为method和message:额外的信息。

trafo object of class "list": a list with components fct and mat (see below).  
trafo类的对象"list":组件的列表fct和mat(见下文)。

untransformed.estimateObject of class "ANY": untransformed estimate.
untransformed.estimate对象的类"ANY":未转换的估计。

untransformed.asvar object of class "OptionalNumericOrMatrix" which may contain the asymptotic (co)variance of the untransformed estimator.   
untransformed.asvar类的对象"OptionalNumericOrMatrix"其中可能包含未转换的估计方差的渐近(CO)。


扩展----------Extends----------

Class "Estimate", directly.
类"Estimate",直接。


方法----------Methods----------

  


pICsignature(object = "ALEstimate"):  accessor function for slot pIC.
PIC signature(object = "ALEstimate")插槽pIC访问函数。




showsignature(object = "ALEstimate")
显示signature(object = "ALEstimate")




confintsignature(object = "ALEstimate", method = "missing"):  compute asymptotic (LAN-based) confidence interval neglecting any bias.
confintsignature(object = "ALEstimate", method = "missing"):,计算渐近(基于LAN)的置信区间忽视任何偏见。




confintsignature(object = "ALEstimate", method = "symmetricBias"):  compute asymptotic (LAN-based) confidence interval incorporating bias symmetrically.
confint signature(object = "ALEstimate", method = "symmetricBias"):计算渐近(基于LAN)的置信区间将偏置对称。




confintsignature(object = "ALEstimate", method = "onesidedBias"):  compute asymptotic (LAN-based) confidence interval incorporating bias one-sided; i.e., positive or negative, respectively.
confintsignature(object = "ALEstimate", method = "onesidedBias"):片面的,也就是说,正的或负的,分别计算渐近(基于LAN)的置信区间将偏置。




confintsignature(object = "ALEstimate", method = "asymmetricBias"):  compute asymptotic (LAN-based) confidence interval incorporating bias asymmetrically.   
confint signature(object = "ALEstimate", method = "asymmetricBias"):计算渐近(基于LAN)的置信区间将偏置不对称。


(作者)----------Author(s)----------


Matthias Kohl <a href="mailto:Matthias.Kohl@stamats.de">Matthias.Kohl@stamats.de</a>



参见----------See Also----------

Estimate-class
Estimate-class


实例----------Examples----------


## prototype[#原型]
new("ALEstimate")

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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