变系数模型中稳健估计方法的比较和应用

• 作者: 秦国友 赵耐青 黄绿斓
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 变系数模型 稳健 异常点
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 554-558
• 页数: 5页
• 字数: 4205字
• 语种: 中文

摘要

目的 在变系数模型中比较七种常见的稳健估计方法与最小二乘法的表现,为变系数模型中估计方法的选择提供依据.方法 通过R软件随机模拟,以变系数模型产生数据并对其进行污染,比较稳健估计方法和最小二乘法估计结果的偏差、方差、均方误差以及积分均方误差的差异.结果 当数据存在扰动时,尤其是存在X方向上的异常点时,M-Huber、最小绝对离差(least absolute deviation,LAD)估计、MM以及R这几种稳健方法的四项指标几乎都小于最小二乘法,其中,MM表现最好.而最小截断平方法(least trimmed squares,LTS)、最小中位数平方法(least median ofsquares,LMS)以及S由于在R软件中稳定性较差,并不适用于变系数模型.结论 在变系数模型中,当有异常点存在时,采用MM估计能得到更加准确的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵耐青	复旦大学公共卫生学院生物统计学教研室和公共卫生安全教育部重点实验室	99	1175	18.0	29.0
2	秦国友	复旦大学公共卫生学院生物统计学教研室和公共卫生安全教育部重点实验室	12	54	3.0	7.0
3	黄绿斓	复旦大学公共卫生学院生物统计学教研室和公共卫生安全教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0