R语言 robustbase包 Sn()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Sn(robustbase)
Sn()所属R语言包：robustbase

                                        Robust Location-Free Scale Estimate More Efficient than MAD
                                         鲁棒位置的规模测算的效率比MAD

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute the robust scale estimator Sn, an efficient alternative to the MAD.
强大的规模计算，估计Sn，一个有效的替代的MAD。


用法----------Usage----------


Sn(x, constant = 1.1926, finite.corr = missing(constant))

s_Sn(x, mu.too = FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
numeric vector of observations.
数字观测向量。


参数：constant
number by which the result is multiplied; the default achieves consisteny for normally distributed data.
编号，而将结果乘以的的默认实现consisteny正态分布数据。


参数：finite.corr
logical indicating if the finite sample bias correction factor should be applied.  Default to TRUE unless constant is specified.
逻辑表明，如果在有限样本偏差校正系数应适用。默认为TRUE除非constant是指定的。


参数：mu.too
logical indicating if the median(x) should also be returned for s_Sn().
逻辑说明，如果median(x)也应该返回s_Sn()。


参数：...
potentially further arguments for s_Sn() passed to Sn().
有可能进一步参数为s_Sn()传递给Sn()。


Details

详细信息----------Details----------

............  FIXME ........
............ FIXME ........


值----------Value----------

Sn() returns a number, the Sn robust scale estimator, scaled to be consistent for σ^2 and i.i.d. Gaussian observatsions, optionally bias corrected for finite samples.
Sn()返回一个数字，Sn强大的规模估计，按比例是一致的σ^2和IID高斯observatsions，选择偏压校正有限样本。

s_Sn(x, mu.too=TRUE) returns a length-2 vector with location (μ) and scale; this is typically only useful for covOGK(*, sigmamu = s_Sn).
s_Sn(x, mu.too=TRUE)返回一个长度为2个向量的位置（μ）和规模，这是典型的只适用于covOGK(*, sigmamu = s_Sn)。


（作者）----------Author(s)----------


Original Fortran code:
Christophe Croux and Peter Rousseeuw <a href="mailto:rousse@wins.uia.ac.be">rousse@wins.uia.ac.be</a>.
<br>
Port to C and R: Martin Maechler, <a href="mailto:maechler@R-project.org">maechler@R-project.org</a>




参考文献----------References----------

Alternatives to the Median Absolute Deviation, Journal of the American Statistical Association 88, 1273&ndash;1283.

参见----------See Also----------

mad for the "most robust" but much less efficient scale estimator; Qn for a similar more efficient but slower alternative; scaleTau2.
mad的“最强大的，但更有效的规模估计，”Qn一个类似的更有效的，但速度慢一些替代的，“scaleTau2。


实例----------Examples----------


x &lt;- c(1:10, 100+1:9)# 9 outliers out of 19[9离群值的19]
Sn(x)
Sn(x, c=1)# 9[9]
Sn(x[1:18], c=1)# 9[9]
set.seed(153)
x <- sort(c(rnorm(80), rt(20, df = 1)))
s_Sn(x, mu.too=TRUE)

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