ΑΝΘΕΚΤΙΚΟΙ ΕΚΤΙΜΗΤΕΣ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ. ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ ΜΕ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ

Abstract

THIS STUDY DEALS WITH THE BEHAVIOUR OF VARIOUS ROBUST ESTIMATORS IN LINEAR REGRESSION WHERE THE DATA CONTAIN OUTLIERS. NEW ESTIMATORS ARE CONSTRUCTED USING MATHEMATICAL PROGRAMMING TECHNIQUES. THE PROPOSED ROBUST ESTIMATORS ARE AN APPROACH OF THE WELL KNOWN REGRESSION M-ESTIMATORS SUGGESTED BY HUBER, HAMPEL, AND KRASKER-WELSCH. ALTHOUGH THE PROPOSED ESTIMATORS HAVE THE SAME ROBUSTNESS PROPERTIES (WITH RESPECT TO M-ESTIMATORS) THEY ARE EFFICIENT AND VERY USEFUL IN PREDICTING. ALSO, THE NEW METHOD IS SHOWN TO HAVE A GREAT ADVANTAGE, OVER THE KRASKER-WELSH REGRESSION BOUNDED ESTIMATORS, DOWNWEIGHTING SEPARATE THE TWO KINDS OF OUTLIERS. THIS IS VERY ENCOURAGING.

Σ'ΑΥΤΗ ΤΗΝ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕΛΕΤΑΤΑΙ Η ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ ΤΩΝ ΔΙΑΦΟΡΩΝ ΑΝΘΕΚΤΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ ΣΤΗΝ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΟΤΑΝ ΤΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ ΠΕΡΙΕΧΟΥΝ "OUTLIERS". ΣΤΗΝ ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΝΤΑΙ ΝΕΟΙ ΕΚΤΙΜΗΤΕΣ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΩΝΤΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΓΙΑ ΤΟΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟ ΤΟΥΣ . ΟΙ ΝΕΟΙ ΕΚΤΙΜΗΤΕΣ, ΠΟΥ ΠΡΟΤΕΙΝΟΝΤΑΙ ΣΤΗΝ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΕΙΝΑΙ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ ΤΩΝ ΓΝΩΣΤΩΝ Μ-ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ ΤΟΥ HUBER,HAMPEL ΚΑΙ KRASKER- WELSH. ΕΧΟΥΝ ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΤΙΚΗ ΑΝΘΕΚΤΙΚΟΤΗΤΑ ΜΕ ΑΡΙΣΤΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ ΚΑΙ ΕΙΝΑΙ ΠΟΛΥ ΧΡΗΣΙΜΟΙ ΣΤΗΝ ΠΡΟΒΛΕΨΗ. ΕΠΙΣΗΣ, ΤΟ ΠΛΕΟΝΕΚΤΗΜΑ ΤΗΣ ΝΕΑΣ ΤΕΧΝΙΚΗΣ, ΕΝΑΝΤΙ ΤΩΝ ΑΛΛΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ, ΕΙΝΑΙ ΟΤΙ ΜΠΟΡΕΙ ΝΑ ΠΕΡΙΟΡΙΣΕΙ ΤΗΝ ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΩΝ ΔΥΟ ΤΥΠΩΝ "OUTLIERS" ΧΩΡΙΣΤΑ ΚΑΙ ΑΥΤΟ ΕΙΝΑΙ ΑΡΚΕΤΑ ΕΝΘΑΡΡΥΝΤΙΚΟ.