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A subsampling method for the computation of multivariate estimators with high breakdown point

机译:一种计算具有高故障点的多变量估计的子采样方法

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摘要

All known robust location and scale estimators with high breakdown point formultivariate samples are very expensive to compute. In practice, this computation has tobe carried out using an approximate subsampling procedure. In this article we describe analtemative subsampling scheme, applicable to both the Stahel-Donoho estimator and theminimum volume ellipsoid estimator, with the property that the number of subsamplesrequired can be substantially reduced with respect to the standard subsampling proceduresused in both cases. We also discuss some bias and variability properties of the estimatorobtained from the proposed subsampling process
机译:对于多变量样本,所有已知的具有高分解点的鲁棒位置和比例估计量都非常昂贵。实际上,必须使用近似子采样程序来执行该计算。在本文中,我们描述了一种适用于Stahel-Donoho估计器和最小体积椭球估计器的替代子采样方案,其特性是相对于两种情况下使用的标准子采样程序,所需子采样的数量都可以大大减少。我们还将讨论从拟议的二次抽样过程中获得的估计量的一些偏差和变异性

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