Robustness of the deepest regression method with respect to outliers for selected sampling schemes

Abstract

Metoda najgłębszej regresji jest metodą szacowania parametrów funkcji regresji, odpor- ną na występowanie obserwacji nietypowych w próbach wylosowanych z populacji. W pracy przeprowadzono symulacyjną analizę odporności metody najgłębszej regresji na obserwacje nietypowe w przypadku wybranych schematów losowania prób. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów Monte Carlo wyznaczono charakterystyki rozkładu ocen parametrów modelu regresji liniowej otrzymanych metodą najgłębszej regresji na podstawie prób zawierających obserwacje nietypowe. Uzyskane wyniki porównano z wynikami analogicznych eksperymentów, w których estymacji parametrów dokonano metodą najmniejszych kwadratów po uprzednim usunięciu z prób obserwacji nietypowych. Metoda najgłębszej regresji okazała się odporna na obserwacje nietypowe we wszystkich rozważanych przypadkach, a jej wyniki porównywalne z uzyskanymi metodą najmniejszych kwadratów po usunięciu z prób obserwacji nietypowych, choć nieco gorsze.