On Some Analogues to Linear Combinations of Order Statistics in the Linear Model
线性模型中次序统计量线性组合的若干推广AI 解读 ↓
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线性模型中次序统计量线性组合的若干推广
- 研究问题
- 研究如何把位置模型中基于次序统计量线性组合的估计方法推广至一般线性回归，并刻画其大样本性质与效率。
- 方法与思路
- 作者在误差独立且对称的线性模型中，结合初步估计和排序残差构造回归参数估计，包括中位数、截尾及缩尾均值的推广。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出并分析了这些回归估计程序，其渐近效率不依赖设计矩阵，并将位置模型中的若干统计量推广到回归情境。
- 阅读关注点
- 应核对初步估计的要求、误差分布与设计矩阵条件，以及效率不依赖设计矩阵的准确含义和各估计量的构造方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；效率结论的完整条件未说明，不能推广到误差相关、非对称或任意设计的模型。
原文摘要
We consider the general linear model with independent symmetric errors. In this context we propose and examine the large sample behavior of some estimates of the regression parameters. For the location model these statistics are linear combinations of order statistics. In general they depend on a preliminary estimate and the ordered residuals based on it. The asymptotic efficiency of these procedures is independent of the design matrix. Specifically analogues of the median and trimmed and Winsorized means are proposed.