稳健总体最小二乘法一元线性回归的相对有效性探讨

发布时间：2018-07-25 18:02

【摘要】：文章运用不同的误差(粗差)影响模型、不同的稳健估计方法和不同的斜率,利用仿真实验的方法探讨了在一元线性回归问题中稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)的相对有效性。结果表明,RLS和RTLS相对于观测值(因变量)的估值,RLS大多数情况下都优于RTLS,在个别情况下RTLS优于RLS。RLS和RTLS相对于回归系数的估值,RLS更优。对于一元线性回归,RTLS相对于RLS并没有明显的优越性。
[Abstract]:Different error (gross error) influence models, different robust estimation methods and different slope are used in this paper. The relative validity of robust least square method (RLS) and robust global least square method (RTLS) in univariate linear regression problems are discussed by means of simulation experiments. The results show that RLS and RTLS are superior to RTLs in most cases, and RTLS are better than RLS.RLS and RTLS in some cases. There is no obvious superiority over RLS for univariate linear regression.
【作者单位】： 太原理工大学测绘科学与技术系;
【分类号】：O212

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本文编号：2144599