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Robust model selection criteria for robust Liu estimator

机译:鲁棒Liu估计器的鲁棒模型选择准则

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摘要

In linear regression analysis, Outliers often have large influence in the model/variable selection process. The aim of this study is to select the subsets of independent variables which explain dependent variables in the presence Of multicollinearity, outliers and possible departures from the normality assumption of the error distribution in robust regression analysis. In this study to overcome this combined problem of multicollinearity and Outliers, We Suggest to use robust selection criterion with Liu and Liu-type M(LM) estimators.
机译:在线性回归分析中,异常值通常在模型/变量选择过程中具有较大影响。这项研究的目的是选择独立变量的子集,这些子集解释存在多重共线性,离群值和可能偏离稳健回归分析中误差分布的正态假设的自变量。在这项研究中,为了克服多重共线性和离群值的组合问题,我们建议使用带有Liu和Liu型M(LM)估计量的鲁棒选择准则。

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