On (in)consistency of M-estimators under contamination
污染下 M 估计量的一致性与不一致性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般污染模型下的位置尺度估计理论，未明确涉及给定分类中的因果、面板、时间序列或金融问题，故不强行分类。
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污染下 M 估计量的一致性与不一致性
- 研究问题
- 数据受到污染，尤其是非对称污染时，常用稳健位置与尺度估计量是否仍然一致，相关推断又依赖怎样的尺度估计？
- 方法与思路
- 作者在污染框架下比较中位数、Huber 与 Tukey 位置估计量，并考察四分位距和中位绝对偏差等稳健尺度估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称中位数和 Huber 在非对称污染下不一致而 Tukey 一致，同时指出常用尺度估计不一致会妨碍无干扰参数推断。
- 阅读关注点
- 应核对污染模型与一致性的目标参数、污染比例和调节参数限制，以及 Tukey 的一致性结论如何依赖尺度处理。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本摘要，不能据此认定同行评审或期刊接收；摘要未说明污染与调节条件，不能推广为所有 Tukey 实现均一致。
原文摘要
We consider robust location-scale estimators under contamination. We show that commonly used robust estimators such as the median and the Huber estimator are inconsistent under asymmetric contamination, while the Tukey estimator is consistent. In order to make nuisance parameter free inference based on the Tukey estimator a consistent scale estimator is required. However, standard robust scale estimators such as the interquartile range and the median absolute deviation are inconsistent under contamination.