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稳健文献资料
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适用于医学动态监测数据的稳健参数估计方法
目的:介绍并分析适用于医学动态监测数据的稳健参数估计方法.方法:结合分布假设和稳健统计给出了参数估计方法.首次提出了一种迭代求取形状参数稳健估计的算法.结果:该方法对医学动态监测中某种生理量异常所占百分比值统计量的参数估计优于临床普遍采用的方法.结论:通过对分布拟合、估计优效性和可实现性、估计稳健性等的理论分析和模拟实验表明该方法是一种高效、可靠的稳健参数估计方法.
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变系数模型中稳健估计方法的比较和应用
目的 在变系数模型中比较七种常见的稳健估计方法与小二乘法的表现,为变系数模型中估计方法的选择提供依据.方法 通过R软件随机模拟,以变系数模型产生数据并对其进行污染,比较稳健估计方法和小二乘法估计结果的偏差、方差、均方误差以及积分均方误差的差异.结果 当数据存在扰动时,尤其是存在X方向上的异常点时,M-Huber、小绝对离差(least absolute deviation,LAD)估计、MM以及R这几种稳健方法的四项指标几乎都小于小二乘法,其中,MM表现好.而小截断平方法(least trimmed squares,LTS)、小中位数平方法(least median ofsquares,LMS)以及S由于在R软件中稳定性较差,并不适用于变系数模型.结论 在变系数模型中,当有异常点存在时,采用MM估计能得到更加准确的结果.
