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

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发表于 2012-9-27 19:57:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
RobWeight-class(RobAStBase)
RobWeight-class()所属R语言包:RobAStBase

                                        Robust Weight classes
                                         强大的体重级别

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Classes for robust weights.
强劲的权重类。


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

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


插槽----------Slots----------

  


nameObject of class "character".  
name对象的的类"character"。

weightObject of class "function" — the weight function.   
weight类"function"  - 权重函数的对象。


方法----------Methods----------

  


namesignature(object = "RobWeight"):  accessor function for slot name.
名称signature(object = "RobWeight"):存取函数为槽name。




name<-signature(object = "RobWeight"):  replacement function for slot name.
名称“ - ”signature(object = "RobWeight"):更换功能为槽name。




weightsignature(object = "RobWeight"):  accessor function for slot weight.
signature(object = "RobWeight")重量:访问函数插槽weight。




weight<-signature(object = "RobWeight"):  replacement function for slot weight.   
重量< - “signature(object = "RobWeight"):更换功能为槽weight。


(作者)----------Author(s)----------


Peter Ruckdeschel <a href="mailtoeter.Ruckdeschel@itwm.fraunhofer.de">eter.Ruckdeschel@itwm.fraunhofer.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.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness.  Bayreuth: Dissertation.

参见----------See Also----------

InfluenceCurve-class, IC
InfluenceCurve-class,IC


实例----------Examples----------


## prototype[#原型]
new("RobWeight")

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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