协方差惩罚化与混合 M-估计量的崩溃点
统计方法学
2020-03-03 v1
摘要
我们引入一类混合 M-估计量用于多元散布，该类估计量类似于广受欢迎的空间符号协方差矩阵（SSCM），具有高崩溃点。我们还表明 SSCM 可视为该类估计量的一个极端成员。与 SSCM 不同，但与常规的散布 M-估计量类似，这类新估计量在降低观测权重时会考虑数据云轮廓的形状。
引用
@article{arxiv.2003.00078,
title = {Breakdown points of penalized and hybrid M-estimators of covariance},
author = {David E. Tyler and Mengxi Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00078},
year = {2020}
}
备注
8 pages, no figures or tables