R语言 RobLox包 rlsOptIC.Ha4()函数中文帮助文档(中英文对照)

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rlsOptIC.Ha4(RobLox)
rlsOptIC.Ha4()所属R语言包：RobLox

                                        Computation of the optimally robust IC for Ha4 estimators
                                         HA4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 rlsOptIC.Ha4 computes the optimally robust IC for  Ha4 estimators in case of normal location with unknown scale and  (convex) contamination neighborhoods. The definition of  these estimators can be found in Subsection 8.5.2 of Kohl (2005).
的功能rlsOptIC.Ha4计算最优强大的IC HA4估计的情况下，正常的位置，未知的规模（凸）污染居民区。这些估计器的定义中，可以发现在科尔（2005），第8.5.2。


用法----------Usage----------


rlsOptIC.Ha4(r, a.start = 0.25, b.start = 2.5, c.start = 5,
             k.start = 1, delta = 1e-06, MAX = 100)



参数----------Arguments----------

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


参数：a.start
positive real: starting value for a.
正实的初始值。


参数：b.start
positive real: starting value for b.
正实：起始值为B。


参数：c.start
positive real: starting value for c.
正实：起始值为c。


参数：k.start
positive real: starting value for k.
正实：为k的初始值。


参数：delta
the desired accuracy (convergence tolerance).
所需的精度（收敛宽容）。


参数：MAX
if a or b or c or k are beyond the admitted values,  MAX is returned.
如果A或B或C或K是超越承认的值，MAX返回。


Details

详细信息----------Details----------

The computation of the optimally robust IC for Ha4 estimators is based on optim where MAX is used to  control the constraints on a, b, c and k. The optimal values of  the tuning constants a, b, c and k can be read off  from the slot Infos of the resulting IC.
最优鲁棒HA4估计IC的计算是根据optim其中MAX被用于控制的限制在A，B，c和k。调谐常数a，b，c和k的最优值，可以读出从插槽Infos所得到的集成电路。


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----------

Marazzi, A. (1993) Algorithms, routines, and S functions  for robust statistics. Wadsworth and Brooks / Cole.
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.Ha4(r = 0.1)
checkIC(IC1)
Risks(IC1)
Infos(IC1)
plot(IC1)
infoPlot(IC1)

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