【摘 要】
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探讨在GM假设条件不满足情况下对线性回归模型的稳健估计方法。方法：介绍了估计的稳健性尺度和有效性的概念，采用基于LMS估计的M估计及加权最小二乘估计做稳健回归。结果：通过对
【机 构】
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山西医科大学卫生统计教研室!030001,山西医科大学卫生统计教研室!030001,山西医科大学卫生统计教研室!030001
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探讨在GM假设条件不满足情况下对线性回归模型的稳健估计方法。方法：介绍了估计的稳健性尺度和有效性的概念，采用基于LMS估计的M估计及加权最小二乘估计做稳健回归。结果：通过对一个模拟数据的分析，说明这两种稳健估计结果均优于经典的M估计及LS估计。结论：本文介绍的两种估计方法同时具有较高的稳健性及有效性，并可作近似的稳健推断。
To explore the robust estimation method of linear regression model under the assumption that GM is not satisfied. Methods: The concept of estimating robustness scale and effectiveness was introduced. The M-estimation based on LMS estimation and weighted least squares estimation were used as robust regression. Results: By analyzing a simulation data, it is shown that the two robust estimation results are better than the classical M-estimation and LS estimation. Conclusion: The two estimation methods presented in this paper have both high robustness and effectiveness, and can be approximated by robust estimation.
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