应用概率统计 2008, 24(6) 621-630 DOI:      ISSN: 1001-4268 CN: 31-1256
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最小一乘估计
最小二乘估计
迭代算法.
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吕书龙
刘文丽
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最小一乘估计快速算法
吕书龙, 刘文丽
福州大学数学与计算机科学学院
摘要： 最小二乘估计容易受奇异点的影响, 最小一乘估计是稳健估计, 可以很好地克服这个缺陷, 但计算困难. 基于非退化模型假设下的稳定极点理论, 本文找到了快速准确求解最小一乘估计的迭代算法,
并给出算法的计算过程及与线性规划求解的比较, 较好地解决了最小一乘估计计算难的问题, 使其成为有效的参数估计方法.
关键词： 最小一乘估计   最小二乘估计   迭代算法.  
Quick Algorithm for Least Absolute Deviation Estimator
Lu Shulong, Liu Wenli
Colleage of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University
Abstract: Least square estimator (LSE) is disturbed easily by singular point; least absolute deviation estimator (LADE) can overcome the influence of singular point, but it is difficult in calculation. A convergent algorithm for LADE based on the stable
pole theorem of LADE under non-degenerate model is obtained in this paper. The progress of algorithm and comparison of linear programming are derived. Further this algorithm makes LADE more effective.
Keywords: Least absolute deviation   least square   convergent algorithm.  
收稿日期 1900-01-01 修回日期 1900-01-01 网络版发布日期  
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通讯作者: 吕书龙
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