R语言 ROptEst包 ROptEst-package()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

ROptEst-package(ROptEst)
ROptEst-package()所属R语言包：ROptEst

                                         Optimally robust estimation
                                         最理想的稳健估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Optimally robust estimation in general smoothly parameterized models  using S4 classes and methods.
最理想的稳健估计在一般顺利使用S4的类和方法的参数化模型。


Details

详细信息----------Details----------

</table>
</ TABLE>


包版本----------Package versions----------

Note: The first two numbers of package versions do not necessarily reflect package-individual development, but rather are chosen for the RobAStXXX family as a whole in order to ease updating "depends" information.
注：前两个数字的软件版本不必然反映包的个人发展，而是选择了为的RobAStXXX的家庭作为一个整体，以纾缓更新“依赖”的信息。


（作者）----------Author(s)----------



Peter Ruckdeschel <a href="mailtoeter.Ruckdeschel@itwm.fraunhofer.de">eter.Ruckdeschel@itwm.fraunhofer.de</a>,<br>
Matthias Kohl <a href="mailto:Matthias.Kohl@stamats.de">Matthias.Kohl@stamats.de</a><br>


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



参考文献----------References----------

M. Kohl (2005). Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness. Dissertation. University of Bayreuth.

参见----------See Also----------

distr-package,  distrEx-package, distrMod-package,  RandVar-package, RobAStBase-package
distr-package，distrEx-package，distrMod-package，RandVar-package，RobAStBase-package


实例----------Examples----------


library(ROptEst)

## Example: Rutherford-Geiger (1910); cf. Feller~(1968), Section VI.7 (a)[＃例如：卢瑟福 - 盖格（1910）;比照。费勒~（1968），第VI.7（一）]
x <- c(rep(0, 57), rep(1, 203), rep(2, 383), rep(3, 525), rep(4, 532),
       rep(5, 408), rep(6, 273), rep(7, 139), rep(8, 45), rep(9, 27),
       rep(10, 10), rep(11, 4), rep(12, 0), rep(13, 1), rep(14, 1))

## ML-estimate from package distrMod[ML-从包装distrMod估计]
MLest <- MLEstimator(x, PoisFamily())
MLest
## confidence interval based on CLT[＃置信区间的基础上CLT]
confint(MLest)

## compute optimally (w.r.t to MSE) robust estimator (unknown contamination)[计算最佳（相对于MSE）鲁棒估计（未知的污染）]
robest <- roptest(x, PoisFamily(), eps.upper = 0.1, steps = 3)
estimate(robest)
## check influence curve[＃检查的影响曲线]
checkIC(pIC(robest))
## plot influence curve[＃图的影响曲线]
plot(pIC(robest))
## confidence interval based on LAN - neglecting bias[＃基于局域网的置信区间 - 忽略偏置]
confint(robest)
## confidence interval based on LAN - including bias[＃基于局域网的置信区间 - 包括偏置]
confint(robest, method = symmetricBias())

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。