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A note on constrained M-estimation and its recursive analog in multivariate linear regression models

Science China Mathematics 2009年第6期52卷 1235-1250页

作者： RAO Calyampudi R WU YueHua Advanced Institute of Mathematics Statistics and Computer ScienceUniversity of HyderabadHyderabadAndhra PradeshIndia Department of Mathematics and Statistics York University4700 Keele StreetTorontoOntario M3J 1P3Canada

In this paper, the constrained M-estimation of the regression coefficients and scatter parameters in a general multivariate linear regression model is considered. Since the constrained M-estimation is not easy to compute, an up-dating recursion procedure is proposed to simplify the computation of the estimators when a new observation is obtained. We show that, under mild conditions, the recursion estimates are strongly consistent. In addition, the asymptotic normality of the recursive constrained M-estimators of regression coefficients is established. A Monte Carlo simulation study of the recursion estimates is also provided. Besides, robustness and asymptotic behavior of constrained M-estimators are briefly discussed.

关键词： asymptotic normality breakdown point consistency constrained M-estimation influence function linear model M-estimation recursion estimation robust estimation

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