【摘 要】
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有偏估计是线性回归模型参数估计的一类重要方法,它能有效地克服设计阵X的多重共线性(Multicollinearity)问题。但是,有偏估计却不具稳健性。当数据中还含有少量的异常值(Out
【机 构】
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第一军医大学军队卫生教研室,第四军医大学卫生统计学教研室
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有偏估计是线性回归模型参数估计的一类重要方法,它能有效地克服设计阵X的多重共线性(Multicollinearity)问题。但是,有偏估计却不具稳健性。当数据中还含有少量的异常值(Outliers)时,估计的效果将受到严重干扰。为此,本文在有偏估计的特征根方法基础上,借助近年新兴的PP(Projection-Pursuit)的思想与方法,提出一种新的既能克服多重共线性影响又能抵抗异常值干扰的稳健的有偏估计方法。Monte Carlo模拟与实例应用结果均表明该法具有良好的特性。
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