| 新的递推有界GM回归估计算法 |
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| 引用本文： | 成立花,张俊敏. 新的递推有界GM回归估计算法[J]. 华侨大学学报(自然科学版), 2015, 0(3) |
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| 作者姓名： | 成立花 张俊敏 |
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| 作者单位： | 1. 西安工程大学 理学院,陕西 西安,710048
2. 西安建筑科技大学 理学院,陕西 西安,710055 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(11101323)；陕西省教育厅自然科学专项基金 |
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| 摘 要： | 提出一种新的递推有界广义极大似然类(GM)回归估计器,新估计器所用的风险函数基于更一般的框架,并采用有界M-估计函数.设计一个新的权函数拒绝或降低异常点对估计结果的影响,并增加一个增广项,提出一种具有较强自适应能力的面向自回归(AR)模型参数估计的算法.仿真结果表明:提出的GM回归估计器及面向AR模型的算法对异常点不利影响(主要来自于回归变量中的加性异常点)的抑制效果均优于其他GM估计器;在参数不做任何调整的情况下,面向AR模型的算法对非平稳环境下的估计具有良好的估计精度和收敛性.
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| 关 键 词： | GM估计器 鲁棒估计 AR模型 加性异常点 |
A New Recursive Bounded GM Estimator for Regression |
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| CHENG Li-hua,ZHANG Jun-min. A New Recursive Bounded GM Estimator for Regression[J]. Journal of Huaqiao University(Natural Science), 2015, 0(3) |
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| Authors: | CHENG Li-hua ZHANG Jun-min |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | generalized maximum likelihood type stimator robust estimation autoregressive parameters additive outli-ers |
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