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Artículo

Robust estimators for additive models using backfitting

Boente Boente, Graciela LinaIcon ; Martinez, Alejandra MercedesIcon ; Salibian Barrera, Matías Octavio
Fecha de publicación: 10/2017
Editorial: Taylor & Francis Ltd
Revista: Journal Of Nonparametric Statistics
ISSN: 1048-5252
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Matemática Pura

Resumen

Additive models provide an attractive setup to estimate regression functions in a nonparametric context. They provide a flexible and interpretable model, where each regression function depends only on a single explanatory variable and can be estimated at an optimal univariate rate. Most estimation procedures for these models are highly sensitive to the presence of even a small proportion of outliers in the data. In this paper, we show that a relatively simple robust version of the backfitting algorithm (consisting of using robust local polynomial smoothers) corresponds to the solution of a well-defined optimisation problem. This formulation allows us to find mild conditions to show Fisher consistency and to study the convergence of the algorithm. Our numerical experiments show that the resulting estimators have good robustness and efficiency properties. We illustrate the use of these estimators on a real data set where the robust fit reveals the presence of influential outliers.
Palabras clave: Fisher-Consistency , Kernel Weights , Robust Estimation , Smoothing
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/55566
URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10485252.2017.1369077
DOI: https://doi.org/10.1080/10485252.2017.1369077
Colecciones
Articulos(IMAS)
Articulos de INSTITUTO DE INVESTIGACIONES MATEMATICAS "LUIS A. SANTALO"
Citación
Boente Boente, Graciela Lina; Martinez, Alejandra Mercedes; Salibian Barrera, Matías Octavio; Robust estimators for additive models using backfitting; Taylor & Francis Ltd; Journal Of Nonparametric Statistics; 29; 4; 10-2017; 744-767
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