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存在离群值时的最大似然估计。 (英语) Zbl 0696.62119号

本文讨论了当样本((x_1,…,x_n))可能有k个来自另一个分布(如G\neq-F)的虚假生成的观测值时参数的最大似然估计,其中F是目标总体的分布。这种情况通常用所谓的“k-outlier模型”来描述,其中除了F和G中涉及的参数外,来自G的指数(x{nu_j})、(j=1,…,k)的(nu={nu_1,…,nu_k})也未知。我们证明了如果在某些T(x)中(部分G(x)/部分F(x))是一个严格递增函数,则(nu)的极大似然估计(MLE)很容易找到,并且对于F和G属于满足某些光滑条件的多参数指数族的情况,MLE({hata}{}_F)和({hatta}F和G的向量参数{}_G\)唯一存在。

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10层62层 点估计
62层35 鲁棒性和自适应程序(参数推断)
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全文: 内政部

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