Adaptive L-estimation for regression slope under asymmetric error distributions

비대칭 오차모형하에서의 회귀기울기에 대한 적합된 L-추정법

We consider adaptive L-estimation of estimating slope parameter in regression model. The proposed estimator is simple extension of trimmed least squares estimator proposed by ruppert and carroll. The efficiency of the proposed estimator is especially well compared with usual least squares estimator, least absolute value estimator, and M-estimators designed for asymmetric distributions under asymmetric error distributions.

회귀모형에 있어서의 Ruppert와 Carroll의 절사 회귀 추정법을 확장하여 회귀 분위수에 의 한 두 개의 두분으로 관측치를 분할하여 각 부분마다 가중치를 달리 부여하는 방법으로 적 합된 L-추정법을 제안하였다. 이 제안된 L-추정법은 특히 비대칭인 오차분포하에서 좋은 효율을 가지고 있었다.