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王乐阳；李志强；于凤斌

加权总最小二乘法中粗差定位的折刀法。 （英语） Zbl 1524.62341号

Commun公司。统计、仿真计算。 511946-1966年第4期（2022年）.
摘要：由于加权总最小二乘法（WTLS）缺乏鲁棒性且对粗差敏感，因此无法有效消除离群值的影响。少量的严重错误可能会对估计值产生毁灭性的影响。针对WTLS方法在粗差影响方面的局限性，本文将刀切重采样理论与WTLS算法相结合，用于异常值的识别和检测。如果观测数据被离群值篡改，则通过Jackknife方法识别WTLS方法中的粗差，以进一步提高估计值的质量。本文重点研究了以下两个方面：一个是一个粗差，另一个是多个粗差。给出了利用新方法进行离群点检测的详细计算步骤和整个过程。该算法应用于直线拟合模型和平面坐标变换模型。从实验估计结果可以看出，本文提出的方法可以识别大于或等于标准误差三倍的粗差，与WTLS方法和经典鲁棒加权总最小二乘（RWTLS）方法相比，可以获得更准确的估计值。数值算例验证了该方法的有效性和实用性。

MSC公司：

62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

粗差定位；折刀法；参数估计；稳健加权总最小二乘；加权总最小二乘法

软件：

范胡菲尔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Wang}等人，Commun。统计、仿真计算。511946年第4期——1966年（2022年；Zbl 1524.62341）
全文： 内政部

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