robustfa：稳健因子分析的面向对象解决方案

离群值实际上存在于任何应用领域的任何数据集中。为了避免离群值的影响，我们需要使用稳健估计。多元均值和协方差矩阵的经典估计是样本均值和样本协方差矩阵。异常值将影响样本均值和样本协方差矩阵，从而它们将影响依赖于经典估计量（Pison，G.，Rousseeuw，P.J.，Filzmoser，P.和Croux，C.（2003年）<doi:10.1016/S0047-259X（02）00007-6>). 因此有必要使用样本的稳健估计均值和样本协方差矩阵文献中的估计量：最小协方差行列式估计量，正交Gnanadesikan Kettenring，最小体积椭球体，M、 S和Stahel-Donoho。使多元分析更加稳健的最直接方法是替换经典估计量的样本均值和样本协方差矩阵稳健估计（Maronna，R.A.，Martin，D.和Yohai，V.（2006））<doi:10.1002/0470010940>)（Todorov，V.和Filzmoser，P.（2009）<doi:10.18637/jss.v032.i03>)，这是我们选择的稳健因子分析。我们为稳健因素创建了面向对象的解决方案基于新S4类的分析。

版本：	1.1-0
取决于：	rrcov公司，R（≥2.15.0）
进口：	方法，统计4，统计
建议：	网格，晶格,集群,麦克鲁斯特,质量,椭圆,针织物,rmarkdown公司
出版：	2023-04-16
内政部：	10.32614/CRAN.包装.robustfa
作者：	弗雷德里克·贝特朗[创建]，张英英（Robert）[aut]
维护人员：	弗雷德里克·贝特朗（Frederic Bertrand）<Frederic.Bertrand at utt.fr>
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
材料：	新闻
CRAN检查：	robustfa结果

文档：

参考手册：	罗布斯塔.pdf
渐晕图：	稳健因子分析的面向对象解决方案

下载内容：

包源：	robustfa_1.1-0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：robustfa_1.1-0.zip，r版本：robustfa_1.1-0.zip，r-oldrel：robustfa_1.1-0.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：robustfa_1.1-0.tgz，r-oldrel（arm64）：robustfa_1.1-0.tgz，r-版本（x86_64）：robustfa_1.1-0.tgz，r-oldrel（x86_64）：robustfa_1.1-0.tgz
旧来源：	robustfa档案

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