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回归中L_1估计的偏差和偏态。 (英语) Zbl 0632.62063号

我们考虑带移位参数(α)和其他参数(β)的线性和非线性回归。残差的未知分布不被假定为正态或对称。设(({\hat\alpha}),({\hot\beta})为(L_1)-估计。给出了({hat\beta})的偏差和偏度的简单且易于计算的近似值。对于线性模型,这些值与“独立”或“x”变量的三阶矩成比例。对于非线性模型,其线性分量起到这些“x”变量的作用,并且必须添加与线性分量和二次分量协方差成比例的第二项。给出了对随机“x”变量的扩展。

MSC公司:

62J05型 线性回归;混合模型
62J02型 一般非线性回归
62G05型 非参数估计
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Withers,C.S.,M估计的渐近性质,(技术报告136(1987),D.S.I.R应用数学部,D.S.I/R惠灵顿应用数学部)
[2] Withers,C.S.,回归M估计的偏差和偏度(1987),提交·Zbl 0632.62063号
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