A General Class of Estimators for the Linear Regression Model Affected by Collinearity and Outliers

• Tipo: Artigo em Revista Científica Internacional
• Data: 2010

Autores

Pedro Macedo (Autor) Outra; Manuel Scotto (Autor) Outra; Elvira Silva (Autor) FEP

Revista

Título: Communications in Statistics Part B: Simulation and Computation

Vol. 39 Nº 5

Páginas: 981-993

ISSN: 0361-0918

Editora: Taylor & Francis

Indexação

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Classificação Científica

FOS: Ciências sociais

Outras Informações

ID Authenticus: P-003-AF4

DOI: 10.1080/03610911003695719

Abstract (EN): In this article, a general class of estimators for the linear regression model affected by outliers and collinearity is introduced and studied in some detail. This class of estimators combines the theory of light, maximum entropy, and robust regression techniques. Our theoretical findings are illustrated through a Monte Carlo simulation study.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 13