我正在使用rlm R软件包并使用Huber函数进行稳健回归试验。这是我的代码：
myfit= rlm(formula = depvar ~ indep1+indep2, init="ls",data = my_input_data,psi =psi.huber, k=0.99,method = "M", maxit=200)
k是Huber函数（psi.huber）的调整参数，我在上面的代码中设置为0.99。
但是，rlm R文档中指定的默认值是k = 1.345。
如果在统计数据中通常可以接受更改此调整参数的任何见解，我将不胜感激。有没有办法通过一些优化自动确定这个参数？
我想这可能会给你一些指示如何解释k的值：http://www.iwaenc.org/proceedings/1997/nsip97/pdf/scan/ns970534.pdf k是分布的中心高斯部分的边界值。根据数据，您可能希望降低或提高回归量估算器的效率（1.345对应95％效率：https://cran.r-project.org/web/packages/robustbase/vignettes/psi_functions.pdf）。