PartCensReg：部分线性删失的估计和诊断基于重尾分布的回归模型

它通过ECME算法，通过最大惩罚似然估计部分线性回归截尾模型的参数。该模型属于半参数类，包括参数和非参数分量。所考虑的误差项属于正态（SMN）分布的标度混合，其中包括众所周知的重尾分布，如Student-t分布等。为了检验拟合模型的性能，提供了案例删除和局部影响技术，以显示其对外围和有影响的观测的鲁棒性。这项工作基于费雷拉·C.S.和保拉·G.A.（2017）<doi:10.1080/02664763.2016.1267124>但考虑到SMN家族。

版本：	1.39
进口：	ssym公司,optimx公司,矩阵
建议：	SMNCensReg公司,澳大利亚能源监管局
出版：	2018-03-08
作者：	Marcela Nunez Lemus、Christian E.Galarza、Larissa Avila Matos、Victor H Lachos
维护人员：	马塞拉·努内斯·莱姆斯（Marcela Nunez Lemus）<Marcela.Nunez.Lemus at gmail.com>
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
CRAN检查：	PartCensReg结果

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旧资料来源：	PartCensReg存档

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