Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/22645 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2006
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2005,52
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
In modern statistics, the robust estimation of parameters of a regression hyperplane is a central problem. Robustness means that the estimation is not or only slightly affected by outliers in the data. In this paper, it is shown that the following robust estimators are hard to compute: LMS, LQS, LTS, LTA, MCD, MVE, Constrained M estimator, Projection Depth (PD) and Stahel-Donoho. In addition, a data set is presented such that the ltsReg-procedure of R has probability less than 0.0001 of finding a correct answer. Furthermore, it is described, how to design new robust estimators.
Schlagwörter: 
Computational statistics
complexity theory
robust statistics
algorithms
search heuristics
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
300.96 kB





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