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자료유형
학술저널
저자정보
홍창곤 (부산대학교) 이상진 (부산대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.1.1

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The maximum likelihood estimator (MLE) is known to be asymptotically efficient but it is not robust with respect to outliers and model misspecification. Basu et al. (1998) suggest a family of divergence measures called `density power divergences', which is based on density. Each measure in this family is indexed by a single tuning parameter . This parameter controls the trade-off between asymptotic efficiency and robustness of the estimators. The -distance and the Kullback-Leibler divergence belong to this family. With a appropriately chosen tuning parameter, one can get a minimum density power divergence estimator (MDPDE). For , the estimator is in between MLE and minimum -distance estimator . Note that MLE is efficient-but-nonrobust while is robust-but- inefficient. Hong, Kim (2001) suggest an automatic selection of . In this paper we will suggest a confidence interval using MDPDE when the data set is contaminated. Bootstrap resampling will be used to obtain the confidence interval. It is expected that the resulting confidence intervals (called MDPD bootstrap confidence intervals) are robust with respect to the outliers. The performances of the MDPDE bootstrap confidence intervals are investigated via simulation study.

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