rlsOptIC.HuMad(RobLox)
rlsOptIC.HuMad()所属R语言包：RobLox
Computation of the optimally robust IC for HuMad estimators
的最佳强大的IC HuMad估计的计算
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function rlsOptIC.HuMad computes the optimally robust IC for HuMad estimators in case of normal location with unknown scale and (convex) contamination neighborhoods. These estimators were proposed by Andrews et al. (1972), p. 12. A definition of these estimators can also be found in Subsection 8.5.1 of Kohl (2005).
的功能rlsOptIC.HuMad计算最优强大的IC HuMad估计的情况下，正常的位置，未知的规模（凸）污染居民区。 Andrews等人提出的这些估计。 （1972），页。 12。这些估计的定义，也可以发现在第8.5.1科尔（2005年）。
用法----------Usage----------
rlsOptIC.HuMad(r, kUp = 2.5, delta = 1e-06)
参数----------Arguments----------
参数：r
non-negative real: neighborhood radius.
非负实：邻域半径。
参数：kUp
positive real: the upper end point of the interval to be searched for k.
正实的上端点的时间间隔要搜索的k。
参数：delta
the desired accuracy (convergence tolerance).
所需的精度（收敛宽容）。
Details
详细信息----------Details----------
The optimal value of the tuning constant k can be read off
可以读出的调谐常数k的最优值
值----------Value----------
Object of class "IC"
对象的类"IC"
（作者）----------Author(s)----------
Matthias Kohl <a href="mailto:Matthias.Kohl@stamats.de">Matthias.Kohl@stamats.de</a>
参考文献----------References----------
Andrews, D.F., Bickel, P.J., Hampel, F.R., Huber, P.J., Rogers, W.H. and Tukey, J.W. (1972) Robust estimates of location. Princeton University Press.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness. Bayreuth: Dissertation.
参见----------See Also----------
IC-class
IC-class
实例----------Examples----------
IC1 <- rlsOptIC.HuMad(r = 0.1)
checkIC(IC1)
Risks(IC1)
Infos(IC1)
plot(IC1)
infoPlot(IC1)
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注：
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发表于 2012-9-27 21:08:53
