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我正在使用rlmR 包并使用 Huber 函数试验稳健的回归。这是我的代码:

myfit= rlm(formula = depvar ~ indep1+indep2, init="ls",data = my_input_data,psi =psi.huber, k=0.99,method = "M", maxit=200) 

k是 Huber 函数 ( psi.huber) 的调整参数,我0.99在上面的代码中设置了该参数。

但是,rlmR 文档中指定的默认值是k = 1.345.

如果在统计中通常可以接受更改此调整参数,我将不胜感激。有没有办法通过一些优化来自动确定这个参数?

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我认为这可能会给您一些指示如何解释以下值khttp k ://www.iwaenc.org/proceedings/1997/nsip97/pdf/scan/ns970534.pdf 是分布的中央高斯部分的边界值。根据数据,您可能希望降低或提高回归估计器的效率(1.345 对应于 95% 的效率:https ://cran.r-project.org/web/packages/robustbase/vignettes/psi_functions.pdf )。

于 2018-03-06T07:46:11.557 回答