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ksEstimator(ROptEstOld)
ksEstimator()所属R语言包：ROptEstOld

                                        Generic Function for the Computation of the Kolmogorov Minimum Distance Estimator
                                         通用功能的的柯尔莫哥洛夫最小距离估计的计算

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the computation of the Kolmogorov(-Smirnov) minimum distance estimator.
柯尔莫哥洛夫 - 斯米尔诺夫的最小距离估计计算的通用功能。


用法----------Usage----------


ksEstimator(x, distribution, ...)

## S4 method for signature 'numeric,Binom'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)

## S4 method for signature 'numeric,Pois'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)

## S4 method for signature 'numeric,Norm'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)

## S4 method for signature 'numeric,Lnorm'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)

## S4 method for signature 'numeric,Gumbel'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)

## S4 method for signature 'numeric,Exp'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)

## S4 method for signature 'numeric,Gammad'
ksEstimator(x, distribution, param, eps = .Machine$double.eps^0.5)



参数----------Arguments----------

参数：x
sample
样品


参数：distribution
object of class "Distribution"
对象的类"Distribution"


参数：...
additional parameters
额外的参数


参数：param
name of the unknown parameter. If missing all parameters of the corresponding distribution are estimated.
未知参数的名称。如果丢失了所有的相应的分布的参数估计。


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


Details

详细信息----------Details----------

In case of discrete distributions the Kolmogorov distance is computed and the parameters which lead to the minimum distance are returned. In case of  absolutely continuous distributions ks.test is called and the parameters
情况离散分布的Kolmogorov距离被计算，并返回的参数导致的最小距离。在绝对连续分布的情况下ks.test被称为和参数


值----------Value----------

The Kolmogorov minimum distance estimator is computed. Returns a list
柯尔莫哥洛夫的最小距离估计的计算方法。返回列表


方法----------Methods----------

  


x = "numeric", distribution = "Binom" Binomial distributions.
X =“数字”，分布=“Binom”二项式分布。




x = "numeric", distribution = "Pois" Poisson distributions.
所述=“数字”，分布=“泊松”泊松分布。




x = "numeric", distribution = "Norm" Normal distributions.
X =“数字”，分布=“规范”正态分布。




x = "numeric", distribution = "Lnorm" Lognormal distributions.
X =“数字”，分配=“Lnorm”的对数正态分布。




x = "numeric", distribution = "Gumbel" Gumbel distributions.
X =“数字”，冈贝尔分布=“”耿贝尔分布。




x = "numeric", distribution = "Exp" Exponential distributions.
X =“数字”，分布=“EXP”的指数分布。




x = "numeric", distribution = "Gamma" Gamma distributions.   
X =“数字”，分布=“伽马”Gamma分布。


（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----------

Distribution-class
Distribution-class


实例----------Examples----------


x <- rnorm(100, mean = 1, sd = 2)
ksEstimator(x=x, distribution = Norm()) # estimate mean and sd[估计均值和方差]
ksEstimator(x=x, distribution = Norm(mean = 1), param = "sd") # estimate sd[估计SD]
ksEstimator(x=x, distribution = Norm(sd = 2), param = "mean") # estimate mean[估计意思是]
mean(x)
median(x)
sd(x)
mad(x)

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