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半函数线性回归模型中基于稳健指数平方损失的估计

作者

上市的:
  • 平余(Ping Yu)

    (复旦大学
    山西师范大学)

  • 朱忠义

    (复旦大学)

  • 张忠战

    (北京理工大学)

摘要

本文提出了一种利用指数平方损失对半函数线性回归模型进行稳健估计的新方法。该方法的突出优点是,在存在异常值或重尾误差分布的情况下,所得估计量比最小二乘估计量更有效。用函数主成分基函数逼近斜率函数和函数预测变量。在一些正则性条件下,我们得到了斜率函数的最优收敛速度,以及参数向量和方差估计量的渐近正态性。最后,通过仿真研究和实际数据分析,研究了该方法的有限样本性能。

建议引用

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  • 手柄:RePEc:spr:compst:v:34:y:2019:i:2:d:10.1007_s00180-018-0810-2
    DOI:10.1007/s00180-018-0810-2
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

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