• 제목/요약/키워드: regression trimmed mean

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Nonparametric Estimation in Regression Model

  • Han, Sang Moon
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제8권1호
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    • pp.15-27
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    • 2001
  • One proposal is made for constructing nonparametric estimator of slope parameters in a regression model under symmetric error distributions. This estimator is based on the use of idea of Johns for estimating the center of the symmetric distribution together with the idea of regression quantiles and regression trimmed mean. This nonparametric estimator and some other L-estimators are studied by Monte Carlo.

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ROBUST CROSS VALIDATIONS IN RIDGE REGRESSION

  • Jung, Kang-Mo
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제27권3_4호
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    • pp.903-908
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    • 2009
  • The shrink parameter in ridge regression may be contaminated by outlying points. We propose robust cross validation scores in ridge regression instead of classical cross validation. We use robust location estimators such as median, least trimmed squares, absolute mean for robust cross validation scores. The robust scores have global robustness. Simulations are performed to show the effectiveness of the proposed estimators.

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Nonparametric Estimation using Regression Quantiles in a Regression Model

  • Han, Sang-Moon;Jung, Byoung-Cheol
    • 응용통계연구
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    • 제25권5호
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    • pp.793-802
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    • 2012
  • One proposal is made to construct a nonparametric estimator of slope parameters in a regression model under symmetric error distributions. This estimator is based on the use of the idea of minimizing approximate variance of a proposed estimator using regression quantiles. This nonparametric estimator and some other L-estimators are studied and compared with well known M-estimators through a simulation study.

AR(1) 모형의 모수에 대한 L-추정법 (L-Estimation for the Parameter of the AR(l) Model)

  • 한상문;정병철
    • 응용통계연구
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    • 제18권1호
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    • pp.43-56
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    • 2005
  • 본 연구에서는 AR(1) 과정을 따르는 시계열 모형에서 가산적 이상치(Additive Out-lier)가 존재하는 경우, 1차 자기상관계수에 대한 로버스트 추정방법으로 Rupport 와 Carroll (1980)에 의해 회귀모형에서 제안된 L-추정법 형태의 절사최소제곱추정 (PE 추정)방법을 제안하였다. 더불어 X축의 이상치에 대한 비중강하(down-weight)의 방법으로 Mallows의 가중함수를 고려한 유계영향 절사최소제곱 (bounded influence PE, BIPE)추정량을 제안하였으며 모의 실험을 통하여 각 추정량의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과, 다양한 자료의 오염률상에서 일반화 LAD추정치를 예비 추정치로 고려한 BIPE(LAD)-추정량의 효율이 좋은 것으로 나타났다.