Do Robust Estimators Work with Real Data?
稳健估计量在真实数据中有效吗？AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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稳健估计量在真实数据中有效吗？
- 研究问题
- 主要依靠理论与模拟发展的稳健位置估计量，在真实且可能有偏、非正态的测量资料中，相较样本均值表现如何？
- 方法与思路
- 作者使用太阳视差、地球平均密度和光速历史测量形成的二十组数据，比较十一种估计量，并参照研究时的物理常数值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，轻度截尾比样本均值有所改善，但样本均值与许多较新的方法相比也表现良好，研究同时讨论资料偏差及非正态性。
- 阅读关注点
- 应核对估计量配置、误差比较标准、参考常数值的角色，以及历史测量中的系统偏差与数据分组如何影响方法比较。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；摘要未给出比较数值或轻度截尾比例，参考值属于研究时的取值，结论不能推广到任意真实数据。
原文摘要
Most studies of robust estimators of location parameters have relied upon mathematical theory, computer simulated data, or a combination of these. This paper presents a comparison of the performances of eleven estimators using real data sets. Twenty sets of data from 1761 determinations of the parallax of the sun, from 1798 measurements of the mean density of the earth, and from circa 1880 measurements of the speed of light, are employed in the study, with the current values of these physical constants being compared with the estimators' realized values. We find that light trimming provides some improvement over the sample mean, but that the sample mean itself compares favorably with many recent proposals. The bias and nonnormality of the data sets is considered, and the data sets are presented and discussed in an appendix.