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稳健位置和尺度估计的有限样本性质研究。 (英语) Zbl 07545883号

小结:当实验数据集受到污染时,我们通常使用稳健的替代方法来代替常用的位置和尺度估计量,例如位置的样本中值和Hodges-Lehmann估计量,以及尺度的样本中值绝对偏差和Shamos估计量。众所周知,这些估计具有很高的正渐近崩溃点,并且随着样本量趋于无穷大,它们是Fisher一致的。据我们所知,这些估计量的有限样本性质,取决于样本大小,在文献中还没有得到很好的研究。在本文中,我们通过提供其封闭形式的有限样本分解点,并通过扩展的蒙特卡罗模拟计算稳健估计量的无偏因子和相对效率,直至样本大小100,从而填补了这一空白。数值研究表明,无偏因子显著提高了有限样本性能。此外,我们提供了使用最小二乘法获得的无偏因子的预测值,该方法可用于样本量大于100的情况。

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62至XX 统计

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