如何设置稳健回归的参数？

Question

我正在使用rlm R 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，我在上面的代码中将其设置为 0.99。

但是，rlm R 文档中指定的默认值是 k = 1.345。

如果在统计数据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？

Answer 1

我认为这可能会给您一些指示如何解释k 的值：http://www.iwaenc.org/proceedings/1997/nsip97/pdf/scan/ns970534.pdf k 是分布的中心高斯部分的边界值。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）。