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稳健回归及其应用探索

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【作者】 潘传旭； 祝绍琪； 扬树勤；

【机构】 华西医科大学卫生统计学教研室； 华西医科大学卫生统计学教研室；

【摘要】 <正> 在医学研究中,经常遇到受污染的数据。常用的经典统计分析方法对这些污染数据很敏感,并且结果也很不稳定,解决这个问题的途径之一就是采用稳健统计方法。稳健的含义是,当假设的分布与实际分布相差较远,或数据中存在污染时,稳健方法的结果要相对稳定,不能与实际情况相差太大。本文提出了一种新的稳健回归方法,并从理论上对其大样本性质进行了讨论,还通过计算机模拟对小样本性质进行了讨论,最后通过实例检验其实用价值。

【关键词】 稳健回归； 大样本性质； 回归系数； 估计量； 最小二乘估计； 实例检验； 经典统计； 稳健统计； Huber； 正态总体；
  • 【文献出处】 华西预防医学 , 编辑部邮箱 ,1987年03期
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