Asymptotic properties of robust estimators of scale parameters
This paper deals with asymptotic robust properties of some estimators of scale parameter by the e -contamination of the model distributions: F = Фе x (x) = (1 - е)Ф(x) + еФ(x /x) , e is a known proportion of contamination (0 1,...,Xn is a random sample with distribution function F(x) and F has a density f (x) , x е R. Let T(F) , F еЗ, is a generic scale functional and Tn(X1,...,Xn) = T(Fn) is its sample estimator. We consider the functional T(F) defined by J [ F (x + T (F)) - F (x - T (F)) - F (x)]dF (x) = 0 and the location invariance and scale equivariance sample estimators of the functional T (F), F еЗ. The sample estimator of this functional T (F) is given by Tn (X1,..., Xn) = med {| Xi - Xj |, 1 < i, j < n } . This estimator is also named as the median of the absolute differences. The purpose of this article is to study asymptotic robust properties Tn - estimators for different models distributions. The formal calculation of the Influence Function IF(x; F, T) is given by IF(x; F, T) = dJ(F; Д - F) = + F(x - T) - 2F(x + ) , x е R1. 2J [ f (x + T) + f (x - T)] dF (x) Note that Influence Function IF(x;F,T) is bounded and looks like as the U-shaped curve. If j[f (x + T) + f (x - T)]dF(x) > 0, then the random variable *Jn{T - T(F)}/ ct(F, Tn) has asymptotically standard normal distribution, where the asymptotic variance of JnT is given by the following formula: 2 j [1 + 2 F (x - T) - 2 F (x + T )] dF (x) a(F, T„) = j IF(x; F, T)dF(x) = 1---. -да 4 (j [ f (x + T) + f (x - T)] dF (x)) The paper contains numerical comparisons for some estimators of scale parameters by e - contamination of the model distribution for different values of e and x . It is shown that for normal distribution asymptotic relative efficiency Tn - estimator with respect to S1 having the classical standard deviation is equal: ARE(I) (Tn : S1) = 0.86 and ARE(I) (Tn : S2) = 0.98 , where S2 has the average absolute deviation.
Keywords
масштабный параметр,
робастные оценки,
функция влияния,
scale parameter,
robust estimator,
influence function,
asymptotic relative efficiencyAuthors
Shulenin Valery P. | Tomsk State University | shvp@fpmk.tsu.ru |
Всего: 1
References
Bickel P.J., Lehmann E.L. Measures of location and scale // Proc. Prague Symp. Asymptotic Statist. 1973. Prague Charles Univ. 1974. V. 1. P. 25-36.
Bickel P.J., Lehmann E.L. Descriptive statistics for nonparametric models. III // Dispersion. Ann. Statist. 1976. V. 4, No. 6. P. 1139 1158.
Hampel F.R. Contribution to the theory of robust estimation : Ph. D. diss. Berkeley : Univ. California, 1968. 103 p.
Hampel F.R. A general qualitative definition of robustness // Ann. Math. Statist. 1971. V. 42. P. 1887-1896.
Hampel F.R. The influence curve and its role in robust estimation // J. Amer. Statist. Assoc. 1974. V. 69, No. 346. P. 383-393.
Serfling R.J. Approximation Theorems of Mathematical Statistics. N.Y. : Wiley, 1980. 371 p.
Serfling R.J. Generalized L-M-R-statistics // Ann. Statist. 1984. V. 12. P. 76-86.
Rousseeuw P.J., Croux C. Alternatives to the Median Absolute Deviation // Journal of the American Statistical Association. 1993. V. 88, No. 424. P. 1273-1283.
Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссей П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния. М. : Мир, 1989. 512 с.
Шуленин В.П. Исследование свойств оценки медианы абсолютных разностей // V Совещание-семинар по непараметрическим и робастным методам статистики в кибернетике. Томск, 1987. Ч. II. C. 460-467.
Шуленин В.П. Асимптотические свойства и робастность обобщенных L-оценок // Труды V Международной конференции по теории вероятности и математической статистике. Вильнюс, 1989. T. 4. C. 377-378.
Шуленин В.П. Асимптотические свойства обобщенных L-оценок, вычисляемых по урезанным выборкам // Непараметрические и робастные статистические методы в кибернетике и информатике. Томск : Изд-во Том. ун-та, 1990. C. 564-570.
Шуленин В.П. Исследование устойчивости и асимптотических свойств урезанной средней разности Джини // Труды IV Международной конференции по теории вероятности и математической статистике. Вильнюс, 1985. С. 330-332.
Шуленин В.П. Введение в робастную статистику. Томск : Изд-во Том. ун-та, 1993. 227 с.
Шуленин В.П. Математическая статистика. Ч. 3 : Робастная статистика : учебник. Томск : Изд-во НТЛ, 2012. 520 с