维克托·尤海（Victor J.Yohai）。;鲁本·扎马（Ruben H.Zamar）。 通过有效规模最小化对回归进行高分解点估计。 （英语） Zbl 0648.62036号 美国统计协会。 83，第402、406-413号（1988年）. 引入了一类新的鲁棒估计，\（\tau\）估计。这些估计同时具有以下性质：（a）它们在质量上是稳健的，（b）它们的分解点是.5，（c）它们对于具有正态误差的回归模型是高效的。它们是通过最小化应用于残差的新尺度估计\（\tau\）来定义的。渐近地，\（\tau\）估计等价于M估计，其中\（\psi\）函数由两个\（\psi\）函数的加权平均给出，一个对应于非常稳健的估计，另一个对应于高效的估计。权重是自适应的，取决于潜在的误差分布。我们证明了一致性和渐近正态性，并给出了收敛的迭代计算算法。最后，我们比较了（tau）估计和最优有界影响估计中由粗差污染产生的偏差。 引用于4评论引用于100文件 MSC公司： 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 10层62层 点估计 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 62E20型 统计学中的渐近分布理论 关键词：偏差稳健性;高效率;tau估计量;自适应权重;一类新的稳健估计;故障点;正常误差;M估计值;一致性;渐近正态性;收敛迭代计算算法;偏见;严重误差污染;最优有界影响估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{V.J.Yohai}和\textit{R.H.Zamar}，J.Am.Stat.Assoc.83，No.402，406--413（1988；Zbl 0648.62036） 全文： 内政部