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曼纽尔·科勒;沃纳·A·斯塔尔。

小样本稳健回归中Wald型推理的锐化。 （英语） Zbl 1464.62105号

计算。统计数据分析。 55，第8期，2504-2515（2011）.
总结：统计分析中使用的数据集通常很小，因为观察值的数量少于待估计参数数量的5倍。相反，稳健回归方法通常根据渐近性进行优化，重点是效率和估计系数的最大偏差。推论，即置信度和预测区间的确定，是作为补充标准提出的。对MM-估计量的分析导致了一种新的尺度估计量的开发，即设计自适应尺度估计量，以及MM-估计的扩展，即SMDM-估计量，和一个合适的（psi）-函数。模拟研究表明，一个实际数据示例表明，SMDM估计对于较小的n/p具有更好的性能，并且使用新的尺度估计和缓慢重降函数对充分推断至关重要。

引用于15文件

MSC公司：

2008年6月62日 统计问题的计算方法
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推理）

关键词：

MM估计量;稳健回归;稳健推理

软件：

引导库;斜切;坚固耐用的;鲁棒基地;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Koller}和\textit{W.A.Stahel}，计算。统计数据分析。55，第8号，2504--2515（2011；Zbl 1464.62105）
全文： 内政部

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