R语言 RobLox包 rlOptIC()函数中文帮助文档(中英文对照)

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rlOptIC(RobLox)
rlOptIC()所属R语言包：RobLox

                                        Computation of the optimally robust IC for AL estimators
                                         AL估计计算的最佳强大的IC

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function rlOptIC computes the optimally robust IC for  AL estimators in case of normal location and (convex) contamination  neighborhoods. The definition of these estimators can be found  in Rieder (1994) or Kohl (2005), respectively.
的功能rlOptIC计算最优强大的IC AL估计的情况下，正常的位置（凸）污染居民区。里德尔（1994）或科尔（2005）中可以找到，这些估计的定义分别。


用法----------Usage----------


rlOptIC(r, mean = 0, sd = 1, bUp = 1000, computeIC = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：r
non-negative real: neighborhood radius.
非负实：邻域半径。


参数：mean
specified mean.
指定的意思。


参数：sd
specified standard deviation.
指定的标准偏差。


参数：bUp
positive real: the upper end point of the  interval to be searched for the clipping bound b.
正实的上端点的时间间隔要搜索的裁剪边界B。


参数：computeIC
logical: should IC be computed. See details below.
逻辑：IC计算。详见下文。


Details

详细信息----------Details----------

If 'computeIC' is 'FALSE' only the Lagrange multipliers 'A', 'a', and 'b' contained in the optimally robust IC are computed.
，如果“computeIC”是FALSE的拉格朗日乘子A，A，和B的最佳强大的IC中包含的计算。


值----------Value----------

If 'computeIC' is 'TRUE' an object of class "ContIC" is returned,  otherwise a list of Lagrange multipliers <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>A</td> <td>  standardizing constant </td></tr> <tr valign="top"><td>a</td> <td>  centering constant; always '= 0' is this symmetric setup </td></tr> <tr valign="top"><td>b</td> <td>  optimal clipping bound </td></tr> </table>
如果computeIC是TRUE的对象类"ContIC"，否则将返回一个列表拉格朗日乘子表summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>A </ TD> <TD>规范不变</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>a </ TD> <TD>定心不变，始终= 0这种对称设置</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>b </ TD> <TD>最佳裁剪绑定</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

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----------

ContIC-class, roblox
ContIC-class，roblox


实例----------Examples----------


IC1 <- rlOptIC(r = 0.1)
distrExOptions("ErelativeTolerance" = 1e-12)
checkIC(IC1)
distrExOptions("ErelativeTolerance" = .Machine$double.eps^0.25) # default[默认]
Risks(IC1)
cent(IC1)
clip(IC1)
stand(IC1)
plot(IC1)

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