bibtype J - Journal Article
ARLID 0312780
utime 20240103190452.2
mtime 20090326235959.9
WOS 000259755600019
DOI 10.1016/j.jspi.2008.02.010
title (primary) (eng) Robust median estimator in logisitc regression
specification
page_count 19 s.
serial
ARLID cav_un_epca*0257116
ISSN 0378-3758
title Journal of Statistical Planning and Inference
volume_id 138
volume 12 (2008)
page_num 3822-3840
publisher
name Elsevier
title (cze) Robustní mediánový odhad vlogisické regresi
keyword Logistic regression
keyword Median
keyword Robustness
keyword Consistency and asymptotic normality
keyword Morgenthaler
keyword Bianco and Yohai
keyword Croux and Hasellbroeck
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0212501
name1 Hobza
name2 T.
country CZ
author
ARLID cav_un_auth*0021073
name1 Pardo
name2 L.
country ES
author
ARLID cav_un_auth*0101218
name1 Vajda
name2 Igor
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/SI/vajda-robust%20median%20estimator%20in%20logistic%20regression.pdf
cas_special
project
project_id MPO FI - IM3/136
agency Instituto Nacional de Estadistica
country ES
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id MTM 2006-06872
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0242590
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) A new method of smoothing of discrete data by means of a continuos random statistically sufficient transformation is proposed. This provides median of the trasformed data sensitive to the regrassion parameters of the original discrete model, thus allowing to apply their robust median estimation. Another new idea is the independent repeating of the smoothing to the same discrete data, called stochastic enhancing, which improves the performance of the estimation. Extensive simulations are used to demonstrate that this robust estimation outperforms the former methods known from the literature. Asymptotic theory of the estimation is established as well.
abstract (cze) Navržena je nová metoda vyhlazování diskrétních dat pomocí náhodné spojité statisticky postačující transformace. Toto poskytuje medán transformovaných dat citlivý na regresní parametry původního modelu, což umožnilo jejich odhadování robustním mediánovým odhadem. Další nový nápad je metoda "statistického zvýrazňování" pomocí opakované aplikace vyhlazovací procedury na stejná výchozí diskrétní data, která vylepšuje chování procedury. Rozsáhlými simulacemi je prokázáno, že výsledné robustní odhadování překonává metody popsané v předchozí literatuře. Je vypracována také asymptotická teorie tohoto odhadování.
reportyear 2009
RIV BB
permalink http://hdl.handle.net/11104/0163754
mrcbT16-f 0.799
mrcbT16-g 0.144
mrcbT16-h 7.5
mrcbT16-i 0.01399
mrcbT16-j 0.532
mrcbT16-k 2412
mrcbT16-l 320
mrcbT16-q 39
mrcbT16-s 0.875
mrcbT16-y 22.17
mrcbT16-x 0.67
arlyear 2008
mrcbU34 000259755600019 WOS
mrcbU63 cav_un_epca*0257116 Journal of Statistical Planning and Inference 0378-3758 1873-1171 Roč. 138 č. 12 2008 3822 3840 Elsevier