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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제7권 제4호
발행연도
2005.1
수록면
1,117 - 1,124 (8page)

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Outlier detection in multivariate regression with random regressors is considered using plug-in method. We derive alternative univariate regression models under the normality assumption to which the usual robust estimation methods developed in the univariate regression can be applied. The alternative univariate regression model allows us to incorporate covariance relations among the response variables in robust estimation of the associated parameters. We then derive an identity relating parameters for the alternative univariate regression models to those for the original multivariate regression models. Robust estimators of the original multivariate regression parameters are found by plugging robust estimators of the alternative univariate regression parameters into the identity derived. The resulting robust estimators are used for outlier detection. An example is given for illustration.
#multivariate regression #outliers #plug-in method #robust estimation.

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Bai / 1992 / M-estimation of multivariate linear regression parameters under a convex discrepancy function : 237 ~ 254 google schola Barrett,B.E.and Ling,R.F / 1992 / General classes of influence measures for multivariate regression 87 : 184 ~ 191 google schola Coakley / 1993 / Journal of the American Statistical Association : 872 ~ 880 google schola Fisk,P.R / 1970 / A note on a characterization of the multivariate normal distribution 41 : 486 ~ 494 google schola Hawkins / 1982191-197 / The Cholesky factorization of the inverse correlation or covariance matrix in multiple regression tech (metrics) google schola

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