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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김재선 (부산대학교 통계학과) 홍창곤 (부산대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제18권 제6호
발행연도
2016.12
수록면
2,879 - 2,887 (9page)

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A family of density-based divergence measures called `density power divergences' was suggested by Basu et al. (1998). This is a family of measures indexed by single tuning parameter alpha. The tuning parameter controls the trade-off between robustness and asymptotic efficiency of the estimators. This family includes the Kullback-Leibler divergence (Kullback, Leibler, 1951) and L_2-distance. With a suitably chosen tuning parameter, a minimum density power divergence estimator (MDPDE) can be obtained. For 0<alpha<1, the estimator is in between MLE (efficient-but-nonrobust) and minimum L_2-distance estimator L_2E (robust-but- inefficient). Hong, Kim (2001) suggest a data-driven selection of this tuning parameter. They study the efficiency and the robustness of the MDPDE with this data-drivenly selected tuning parameter via simulation study. In this paper, we will study the asymptotic properties of MDPDE with the automatically selected tuning parameter alpha. The asymptotic optimality of the MDPDE with the automatically selected alpha for uncontaminated data will be also proved.

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