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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 10 (10page)

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In parametric density estimation, the maximum likelihood estimator (MLE) is known to be asymptotically efficient but not robust with respect to both model misspecification and outliers. Basu et al. (1998) suggest a family of divergence measures called `density power divergences'. Each measure in this family depends on a single tuning parameter alpha, which controls the trade-off between the efficiency and the robustness of the estimators. The Kullback-Leibler divergence (Kullback, Leibler, 1951) and L_2-distance belong to this family. With a selected tuning parameter the density power divergence can be used a criterion for estimation. The minimizer of this divergence is called a minimum density power divergence estimator (MDPDE). In this paper, we will apply the power divergence idea to the regression data. We will generalize the definition of density power divergence for generalized linear model and derive the estimating criterion for the parameters. The resulting minimum density power divergence estimators (MDPDE) of the regression parameters are expected to be robust with respect to the outliers. The robustness of the MDPDE will be investigated via simulation study.

목차

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참고문헌 (13)

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Basu, A. / 1998 / Robust and efficient estimation by minimizing a density power divergence / Biometrika 85:549~559 google schola Beran, R. / 1977 / Minimum Hellinger distance estimates for parametric models / The Annals of Statistics 5:445~463 google schola 조영석 / 2017 / Exact Inference for Competing Risks Model with Generalized Progressive Hybrid Censored Exponential Data / Journal of The Korean Data Analysis Society 19(2):565~575 dbpia Donoho, D. L. / 1988 / The automatic robustness of minimum distance functionals / The Annals of Statistics 16:552~586 google schola Hampel, F. R. / 1986 / Robust Statistics : The Approach Based on Influence Functions / New York google schola

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