Robust estimation for non-homogeneous data and the selection of the optimal tuning parameter: the density power divergence approach

The density power divergence (DPD) measure, defined in terms of a single parameter α, has proved to be a popular tool in the area of robust estimation [ 1 ]. Recently, Ghosh and Basu [ 5 ] rigorously established the asymptotic properties of the MDPDEs in case of independent non-homogeneous observati...

Celý popis

Uložené v:

Podrobná bibliografia
Vydané v:	Journal of applied statistics Ročník 42; číslo 9; s. 2056 - 2072
Hlavní autori:	Ghosh, Abhik, Basu, Ayanendranath
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	Abingdon Taylor & Francis 02.09.2015 Taylor & Francis Ltd
Predmet:	Asymptotic methods Density density power divergence Divergence linear regressionmodel Mathematical models non-homogeneous data Optimization Parameter estimation Parameter optimization Primary: 62F35 Regression Regression analysis Robustness Secondary: 62J05 Studies Tuning tuning parameter
ISSN:	0266-4763, 1360-0532
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!

Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!