外れ値に対しても口バス卜な推定法とその最適化

机译：估计方法及其对异常值的优化

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n個の個体において，各個体がp次元の目的変数からなるYと各個体のk次元の説明変数からなるAに対し，次のモデルを考える； Y = 1_nμ′ + AΞ + ε, ここで，1_nはn次元1ベタトル，μはp次元未知べクトル，Ξはk × p未知行列であり，εは誤差行列である.本講演では，Aはrank(A) = kで中心化されている（つまりA′ 1_n= 0_k, E[ε] = 0_n0′ _k ,Cov[vec(ε)] = Σ(⊕)I_n，Σはrank(Σ) = pのp × p未知行列とする.ここで，0_kはk次元ゼロべクトル,I_nはn次元単位行列である.このモデルはp=1のとき重回帰モデルと呼ばれ，p＞1のとき多変量線形回帰モデルと呼ばれ，広く使われているモデルである.

机译：在N个体中，每个单独的是一个p维类型的目标变量和每个单独的千维数据描述变量，考虑到以下模型; y =1_nμ'+a∈+ε，其中1_n是n维1- betator，μ是p维未知的手明，ξ是k×p未知矩阵，ε是误差矩阵。在该讲义中，A在等级（a）= k（即'1_n = 0_K，e [ε] = 0_n0'_k，cov [vec（ε）] =σ（⊕）i_n，σ是ap×p未知矩阵（σ）= p。这里，0_k是k维零盒，i_n是n维单元矩阵。当p = 1时，该模型称为重回归模型，并且当P> 1时被称为多变量线性回归模型，并且被广泛使用。这是一种模型

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来源
《統計関連学会連合大会》|2020年|158-158|共1页
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永井勇;
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