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乔瓦尼·萨拉切诺;克劳迪奥·阿戈斯蒂内利;卢卡·格雷科

多元包装模型的稳健估计。 （英语） Zbl 1484.62065号

Metron公司 79，第2期，225-240（2021）.
摘要：提出了一种加权似然技术，用于对散布在p维环面上的数据点的多元包裹分布进行稳健估计。手头样本中异常值的出现会严重影响标准技术（如最大似然法）的推断。因此，有必要通过稳健的技术和不遵循假设模型的有效降权观测值来处理拟合过程中的此类模型不足。此外，在数据中存在隐藏和意外子结构的情况下，使用稳健的方法可能会有所帮助。在此，建议基于Pearson残差建立一组与数据相关的权重，并求解相应的加权似然估计方程。特别是，使用分类EM算法进行稳健估计，该算法的M步长通过基于当前参数值的权重计算得到增强。通过蒙特卡罗数值研究和实际数据示例，研究了该方法的有限样本行为。

引用于2文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62H11型 定向数据；空间统计学

关键词：

CEM算法;多元包装分布;皮尔逊残差;稳健估计量;圆环体;加权似然

软件：

圆形的
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Saraceno}等人，Metron 79，No.2，225--240（2021；Zbl 1484.62065）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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