Mallows-Type Bounded-Influence-Regression Trimmed Means
Mallows型有界影响回归修剪均值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：摘要围绕稳健回归修剪均值和影响函数展开，未明确分位数效应或其他所列方向，故不强行分类。
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Mallows型有界影响回归修剪均值
- 研究问题
- 已有回归修剪均值对因变量方向的影响有界，却可能受极端解释变量影响，如何修改估计量以限制这类影响？
- 方法与思路
- 作者沿用Mallows的思路修改两类回归修剪均值，研究其大样本分布，并通过Monte Carlo模拟与水盐度数据考察小样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称修改后的估计量具有有界影响函数，两种版本渐近分布相同；所给比较提示可能获益，但未显示两版本间明确优选。
- 阅读关注点
- 应核对解释变量方向的权重与影响函数界、两种修改版本的渐近等价条件，以及模拟污染方式和效率损失。
- 阅读边界
- 摘要中的潜在收益来自特定模拟和应用，不能普遍推广；来源为版本未注明的OpenAlex索引摘要，不能推断刊本变化。
原文摘要
The influence functions of the regression trimmed-mean estimators proposed by Koenker and Bassett (1978) and Welsh (1987) are bounded in the dependent-variable space but not in the independent-variable space. This article follows the approach of Mallows (1973, 1975) and modifies these estimators so that the resulting estimators have bounded-influence functions. The large-sample behavior of these estimators is studied, and it is shown that they have the same asymptotic distribution. The small-sample behaviors of the ordinary-regression and bounded-influence-regression trimmed means are then investigated by means of a Monte Carlo study and by applying the estimators to water-salinity data (see Ruppert and Carroll 1980). Based on these results we conclude that one can potentially gain much by using bounded-influence-regression trimmed means over ordinary-regression trimmed means; however, there does not seem to be a clear choice between the Koenker-Bassett and Welsh versions.