Models where the least trimmed squares and least median of squares estimators are maximum likelihood
The Least Trimmed Squares (LTS) and Least Median of Squares (LMS) estimators are popular robust regression estimators. The idea behind the estimators is to find, for a given h, a sub-sample of h good observations among n observations and estimate the regression on that sub-sample. We find models, ba...
Автори: | Berenguer-Rico, V, Johansen, S, Nielsen, B |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2019
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
A model where the least trimmed squares estimator is maximum likelihood
за авторством: Berenguer-Rico, V, та інші
Опубліковано: (2023) -
Least trimmed squares: nuisance parameter free asymptotics
за авторством: Berenguer Rico, V, та інші
Опубліковано: (2025) -
Symmetrically trimmed least squares estimation for Tobit models
за авторством: Powell, James
Опубліковано: (2011) -
Large Sample Behavior of the Least Trimmed Squares Estimator
за авторством: Yijun Zuo
Опубліковано: (2024-11-01) -
Nonlinear Split-Plot Design Model in Parameters Estimation using Estimated Generalized Least Square - Maximum Likelihood Estimation
за авторством: Ikwuoche John David, та інші
Опубліковано: (2018-12-01)