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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제6호
발행연도
2010.1
수록면
2,981 - 2,990 (10page)

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The least squares estimator in linear regression is most efficient when the errors are generated from thin tailed distributions, while the least absolute deviation estimator is most efficient when the errors are generated from thick- tailed distributions. A combination of the least squares estimator and the least absolute deviation estimator provide better results whether the errors come from thin or thick distributions. Even though the least absolute deviation estimator is not sensitive to regression outliers, it is not robust to leverage points. We propose a robust hybrid estimator based on a linear combination of the least squares estimator and a weighted least absolute deviation estimator. The results of simulation and a numerical example showed that the proposed estimator is very effective in many situations and is robust.
#Hybrid estimator #least absolute deviation estimator #least squares estimator #leverage points #regression outliers #robust #weighted least absolute deviation

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