On an Adaptive Transformation–Retransformation Estimate of Multivariate Location
多元位置的自适应变换—逆变换估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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多元位置的自适应变换—逆变换估计
- 研究问题
- 如何利用自适应变换与逆变换构造仿射等变的多元位置估计，并改善变量显著相关时逐坐标中位数的效率表现？
- 方法与思路
- 作者研究自适应变换与逆变换得到的位置估计量，分析效率和等变性的关系，并通过蒙特卡洛及真实数据例子评估表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，当变量相关性较强时，该估计量的渐近表现优于逐坐标中位数组成的向量，并展示有限样本与应用结果。
- 阅读关注点
- 应核对自适应变换的估计方式、仿射等变性的成立条件，以及相关程度与渐近表现比较所使用的分布类别。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；具体分布条件、效率指标和模拟结果未给出，相关性较强时的优势不能推广至任意分布。
原文摘要
Summary An affine equivariant estimate of multivariate location based on an adaptive transformation and retransformation approach is studied. The work is primarily motivated by earlier work on different versions of the multivariate median and their properties. We explore an issue related to efficiency and equivariance that was originally raised by Bickel and subsequently investigated by Brown and Hettmansperger. Our estimate has better asymptotic performance than the vector of co-ordinatewise medians when the variables are substantially correlated. The finite sample performance of the estimate is investigated by using Monte Carlo simulations. Some examples are presented to demonstrate the effect of the adaptive transformation–retransformation strategy in the construction of multivariate location estimates for real data.