The least trimmed squares. Part II: -consistency
-consistency of the least trimmed squares estimator is proved under general conditions. The proof is based on deriving the asymptotic linearity of normal equations.
The least trimmed squares. Part III: Asymptotic normality
Asymptotic normality of the least trimmed squares estimator is proved under general conditions. At the end of paper a discussion of applicability of the estimator (including the discussion of algorithm for its evaluation) is offered.
The most stable estimator of location under integrable contaminants
If a symmetric distribution is ε-contaminated and the contaminants have finite first moments, the median may cease to be the most robust estimator of location.
The stability of the problem of statistical estimation and choice of the loss function
Trimmed polynomial regression
Una definición de robustez cualitativa en inferencia bayesiana.
Proponemos una definición de "estabilidad" para un modelo bayesiano, respecto a cambios en la distribución básica (la distribución a priori se mantiene fija). Esta definición se discute e interpreta mediante el concepto de continuidad.Se obtienen también condiciones suficientes para la estabilidad así definida y se proponen algunos ejemplos.Finalmente se sugiere una generalización, con la distribución a priori también variable, y se obtiene un teorema para esta nueva situación.
Обнаружение грубых ошибок в результатах наблюдений с помощью критерия Шовенэ
Устойчивость в задаче статистического оценивания и выбор функции потерь