正の整数値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。標本データの次元数です。使用する試験近似、つまりアトラクターの数です。このオプションは、非決定的な開始の場合のみ役立ちます。適用するためのフラグ。構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。共分散推定のバイアスを補正することを示します。適用しないことを示します。正の整数値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。ステップ数を増やしても、推定の精度が向上する可能性はほとんどありません。'qn'一変量ロバスト推定を計算する関数。次のいずれかから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。これは、切り捨てられた標準偏差と加重平均です。スケール推定を使用します。'rmvn'効率性ステップにおける再重み付けの方式。次のいずれかから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。つの再重み付けステップを使用します。これは、効率を向上させるための再重み付けの標準的な方式です。多変量正規を再重み付けします。つの再重み付けステップを使用します。正の整数値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。各アトラクターへの開始方法。次のいずれかから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。従来型の推定器を開始点として使用します。開始点として使用します。ケースでトリミングされます。アトラクターは集中によって生成され、その開始点は無作為に選択された基本の開始点です。従来型の推定器が適用されます。アトラクターは、計算効率は高くなりますが、整合性が低く分解がゼロであるという、理論的な欠点があります。既定の設定では、アトラクターは次のように選択されます。アトラクターは使用されません。基準に基づいて最終的なアトラクターが選択されます。つの出力引数を返す関数の関数ハンドルを指定することもできます。配列を指定することもできます。配列の長さと等しい数のアトラクターが使用されます。この方法を使用すると、アルゴリズムをより細かく調節でき、アトラクターおよび開始点の数を自由に指定できます。数値行列ロバスト共分散行列の推定値。列の数値行列として返されます。標本データに含まれている予測子の数です。数値の配列ロバスト平均の推定値。列の数値配列として返されます。標本データに含まれている予測子の数です。数値の配列ロバスト距離。列の数値配列として返されます。行数より少なくなる場合があります。外れ値として記録された観測値のインデックス。列の論理値配列として返されます。観測値が外れ値ではないことを示します。観測値が外れ値であることを示します。行数より少なくなる場合があります。構造体として返されます。多変量の位置および散乱の最も高速な推定器であり、整合性が高くロバストです。正確に評価することは困難です。