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Robustifying Biased Estimation in Linear Model

线性模型参数的稳健化有偏估计(英文)
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摘要 The parameter estimation problem in linear model is considered when multicollinearity and outliers exist simultaneously.A class of new estimators,robust general shrunken estimators,are proposed by grafting the robust estimation techniques philosophy into the biased estimator,and their statistical properties are discussed.By appropriate choices of the shrinking parameter matrix,we obtain many useful and important estimators.A numerical example is used to illustrate that these new estimators can not only effectively overcome difficulty caused by multicollinearity but also resist the influence of outliers.
出处 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 2000年第2期29-35,共7页 数学季刊(英文版)
关键词 MULTICOLLINEARITY OUTLIERS robust biased estimation 复共线性 稳健有偏估计 参数估计 线性模型
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参考文献9

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