Robustness of the Deepest Regression Method with Respect to Outliers for Selected Sampling Schemes

• Autorzy: Dorota Pruska

Warianty tytułu

Odporność metody najgłębszej regresji na obserwacje nietypowe przy wybranych schematach losowania próby

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

Metoda najgłębszej regresji jest metodą szacowania parametrów funkcji regresji, odporną na występowanie obserwacji nietypowych w próbach wylosowanych z populacji. W pracy przeprowadzono symulacyjną analizę odporności metody najgłębszej regresji na obserwacje nietypowe w przypadku wybranych schematów losowania prób. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów Monte Carlo wyznaczono charakterystyki rozkładu ocen parametrów modelu regresji liniowej otrzymanych metodą najgłębszej regresji na podstawie prób zawierających obserwacje nietypowe. Uzyskane wyniki porównano z wynikami analogicznych eksperymentów, w których estymacji parametrów dokonano metodą najmniejszych kwadratów po uprzednim usunięciu z prób obserwacji nietypowych. Metoda najgłębszej regresji okazała się odporna na obserwacje nietypowe we wszystkich rozważanych przypadkach, a jej wyniki porównywalne z uzyskanymi metodą najmniejszych kwadratów po usunięciu z prób obserwacji nietypowych, choć nieco gorsze. (abstrakt oryginalny)

EN

The deepest regression method is a method of estimation of regression parameters which is robust with respect to outliers in samples drawn from the population. In this paper, the simulation analysis of robustness of the deepest regression method for outliers for selected sampling schemes was conducted. On the basis of the Monte Carlo experiments the characteristics of distribution of regression parameter estimates obtained by deepest regression method for the samples containing outliers were determined. The results were compared with the results of analogous experiments conducted with the usage of the least square method (LSM), where the outliers were removed from the samples prior to estimation. The deepest regression method turned out to be robust with respect to the outliers in all considered cases, and the outcomes were similar to the results obtained with LSM after removing outliers from samples. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Regresja liniowa; Metody statystyczne; Statystyka; Metoda Monte Carlo; Obserwacje nietypowe

EN

Linear regression; Statistical methods; Statistics; Monte Carlo method; Outliers

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2010
• Tom: 235 Multivariate Statistical Analysis
• Strony: 39-49

Twórcy

autor

Dorota Pruska

• University of Lodz, Poland

Bibliografia

• Brandt S. (1999), Analiza danych. Metody statystyczne i obliczeniowe, PWN, Warszawa.
• Rousseeuw P. J., Hubert M. (1999) Regression Depth, JASA 94, 388-402.
• Van Aelst S., Rousseeuw P. J., Hubert M., Struyf A. (2002), The Deepest Regression Method, Journal of Multivariate Analysis, 81, 138-166.
• Zasępa R. (1972), Metoda reprezentacyjna, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

Identyfikatory

DOI

11089/337