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getFixRobRegTypeIC(ROptRegTS)
getFixRobRegTypeIC()所属R语言包：ROptRegTS

                                         Generic Function for the Computation of Optimally Robust Regression-Type ICs
                                         通用函数计算的的最优稳健回归型集成电路

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the computation of optimally robust regression-type ICs  in case of fixed robust models. This function is rarely called directly.
最佳稳健回归型IC的情况下，固定可靠的模型计算的通用功能。很少直接调用此函数。


用法----------Usage----------


getFixRobRegTypeIC(ErrorDistr, Regressor, risk, neighbor, ...)

## S4 method for signature 'Norm,UnivariateDistribution,fiUnOvShoot,UncondNeighborhood'
getFixRobRegTypeIC(ErrorDistr,
            Regressor, risk, neighbor, sampleSize, upper, maxiter, tol, warn, Algo, cont)

## S4 method for signature 'Norm,UnivariateDistribution,fiUnOvShoot,CondNeighborhood'
getFixRobRegTypeIC(ErrorDistr,
            Regressor, risk, neighbor, sampleSize, upper, maxiter, tol, warn, Algo, cont)



参数----------Arguments----------

参数：ErrorDistr
error distribution
误差分布


参数：Regressor
regressor
回归量


参数：risk
object of class "RiskType".
对象类"RiskType"。


参数：neighbor
object of class "Neighborhood".
对象类"Neighborhood"。


参数：...
additional parameters.
附加参数。


参数：sampleSize
integer: sample size.   
整数：样本量。


参数：upper
upper bound for the optimal clipping bound.
上界的最佳剪辑约束。


参数：maxiter
the maximum number of iterations.
最大迭代次数。


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


参数：warn
logical: print warnings.
逻辑：打印警告。


参数：Algo
"A" or "B".
“A”或“B”。


参数：cont
"left" or "right".   
“左”或“右”。


值----------Value----------

The optimally robust IC is computed.
计算最优鲁棒的IC。


方法----------Methods----------

  


ErrorDistr = "Norm", Regressor = "UnivariateDistribution", risk = "fiUnOvShoot", neighbor = "UncondNeighborhood"  computes the optimally robust influence curve for one-dimensional normal regression  and finite-sample under-/overshoot risk.
“规范ErrorDistr =”，REGRESSOR =“UnivariateDistribution”的，风险=“fiUnOvShoot”，邻居=的“UncondNeighborhood”计算的最佳强大的影响力曲线为一维的正常回归和有限样本under-/overshoot的风险的。




ErrorDistr = "Norm", Regressor = "UnivariateDistribution", risk = "fiUnOvShoot", neighbor = "CondNeighborhood"  computes the optimally robust influence curve for one-dimensional normal regression  and finite-sample under-/overshoot risk.   
“规范ErrorDistr =”，REGRESSOR =“UnivariateDistribution”的，风险=“fiUnOvShoot”，邻居=的“CondNeighborhood”计算的最佳强大的影响力曲线为一维的正常回归和有限样本under-/overshoot的风险的。


（作者）----------Author(s)----------


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



参考文献----------References----------

Huber, P.J. (1968) Robust Confidence Limits. Z. Wahrscheinlichkeitstheor. Verw. Geb. 10:269&ndash;278.
Rieder, H. (1989) A finite-sample minimax regression estimator.  Statistics 20(2): 211&ndash;221.
Kohl, M. (2005) Numerical Contributions to the Asymptotic Theory of Robustness.  Bayreuth: Dissertation.

参见----------See Also----------

FixRobRegTypeModel-class
FixRobRegTypeModel-class

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