Comparison study of robust estimation methods of multivariate regression model

이 논문에서는 다변량회귀모형의 표본에 이상점이 섞여 있을 때 강건한(robust) 추정을 위한 방법으로 오차분포적합에서 무거운 꼬리(heavy tail)의 분포를 사용하는 것과 강건한 divergence를 쓰는 것을 비교하였다. 첫 번째는 무거운 꼬리로써 모수추정의 이상점에 대한 민감성을 완화시키는 방법인 한편 두 번째는 이상점에 낮은 가중치를 부여하여 추정에서 그 영향을 줄이는 방법이다. 무거운 꼬리의 분포로 다변량 멱지수(power exponential) 분포와 다변량 t-분포를 택하였고 강건한 divergence로 density power divergence를 고려하였다. 이상점이 섞인 다변량회귀모형으로 정확도를 비교하는 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 density power divergence방법의 추정량이 더 나은 정확도를 보임을 확인하였다.