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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Stable Regression

verfasst von : John P. Nolan

Erschienen in: Univariate Stable Distributions

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Ordinary least squares (OLS) is a well-established and important procedure for solving regression problems. In the case of regression with normally distributed errors, the OLS solution is the same as the maximum likelihood solution. Although small departures from normality do not affect the model greatly, errors from a heavy tailed distribution will generally result in extreme observations that can greatly affect the estimated OLS regression coefficients.

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Fußnoten
1
DuMouchel (1973a) did not use a continuous parameterization, and hence had to limit the skewness as \(\alpha \rightarrow 1\). Using a continuous parameterization avoids this limitation.
 
Metadaten
Titel
Stable Regression
verfasst von
John P. Nolan
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-52915-4_5