메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제5호
발행연도
2012.1
수록면
2,305 - 2,312 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
In a regression model the estimator based on the absolute deviation loss function is more robust than that based on the squares error loss function. However, the least absolute deviation estimator is sensitive to leverage points of the predictors, even though it is robust to the regression outliers. We propose a robust penalized regression estimator to regression outliers and leverage points which provides automatically selection of variables together. It is based on the weighted least absolute deviation (SCAD) and the non-convex penalty function, the smoothly clipped absolute deviation function which has the oracle property. We develop a unified algorithm for the proposed estimator including the SCAD estimate, based on the local quadratic approximation and the tuning parameter of the penalty function. Numerical simulation shows that the proposed estimator is effective for analysing a contaminated data.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0