Počet záznamů: 1  

A Nonparametric Bootstrap Comparison of Variances of Robust Regression Estimators.

  1. 1.
    SYSNO ASEP0509646
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevA Nonparametric Bootstrap Comparison of Variances of Robust Regression Estimators.
    Tvůrce(i) Kalina, Jan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Tobišková, Nicole (UIVT-O)
    Tichavský, Jan (UIVT-O)
    Zdroj.dok.Conference Proceedings. 37th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2019. - České Budějovice : University of South Bohemia in České Budějovice, Faculty of Economics, 2019 / Houda M. ; Remeš R. - ISBN 978-80-7394-760-6
    Rozsah strans. 168-173
    Poč.str.6 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceMME 2019: International Conference on Mathematical Methods in Economics /37./
    Datum konání11.09.2019 - 13.09.2019
    Místo konáníČeské Budějovice
    ZeměCZ - Česká republika
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovarobustness ; linear regression ; outliers ; bootstrap ; least weighted squares
    Vědní obor RIVIN - Informatika
    Obor OECDComputer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    CEPGA19-05704S GA ČR - Grantová agentura ČR
    GA17-01251S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUIVT-O - RVO:67985807
    UT WOS000507570400027
    AnotaceWhile various robust regression estimators are available for the standard linear regression model, performance comparisons of individual robust estimators over real or simulated datasets seem to be still lacking. In general, a reliable robust estimator of regression parameters should be consistent and at the same time should have a relatively small variability, i.e. the variances of individual regression parameters should be small. The aim of this paper is to compare the variability of S-estimators, MM-estimators, least trimmed squares, and least weighted squares estimators. While they all are consistent under general assumptions, the asymptotic covariance matrix of the least weighted squares remains infeasible, because the only available formula for its computation depends on the unknown random errors. Thus, we take resort to a nonparametric bootstrap comparison of variability of different robust regression estimators. It turns out that the best results are obtained either with MM-estimators, or with the least weighted squares with suitable weights. The latter estimator is especially recommendable for small sample sizes.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2020
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.