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通过修剪对均值和离散度进行稳健的联合建模。 (英语) Zbl 1239.62018号

摘要:最大似然估计量(MLE)和扩展拟似然(EQL)估计量通常用于估计均值和离散度联合建模框架内的未知参数。然而,这些估计量对数据中的异常值非常敏感。为了克服这一缺点,建议使用最大修剪似然估计量(TLE)和最大扩展修剪似然(ETQL)估计量对未知参数进行稳健估计。通过实例和仿真研究,说明了这些方法与MLE和EQL估计器相比的优越性。作为鲁棒性的一个重要度量,这些估计量的有限样本分解点(BDP)在此设置中具有特征。

MSC公司:

10层62层 点估计
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62层35 鲁棒性和自适应程序(参数推断)
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
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全文: 内政部

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