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IMPROVING ROBUST RATIO ESTIMATION IN LONGITUDINAL SURVEYS WITH OUTLIER OBSERVATIONS

机译：提高纵向调查中的鲁棒比率估计与异常观察

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The Hulliger's robust estimation technique consists in the re-weighting of units identified as oudiers through a Robustified Ratio E-stimator (RRE), according to which outliers contribute to the final estimate with a sample weight reduced with respect to the original one. Outlier observations are identified through a standardised function founded on the difference between observed and expected values. A crucial aspect concerns the choice of the acceptation threshold, which plays a role in the re-weighting process as well. In this context, we propose some potential improvements of the RRE, concerning the use of an objective criterion for fixing the threshold and the re-weighting rules. Results of two empirical attempts based on real data derived from longitudinal surveys show that, in the most part of case studies, the proposed changes contribute to improve efficiency of estimates with respect to the ordinary ratio estimator.
机译：Hulliger的稳健估计技术在于通过稳定的比率E-兴奋剂（RRE）重新加权，通过稳定的比率E-兴奋剂（RRE），根据该转介质，该转介质与相对于原始的样品重量减少的样品重量有助于最终估计。 通过标准化函数识别出来的异常观察，该函数在观察和预期值之间的差异上创建。 至关重要的方面涉及接受阈值的选择，也在重新加权过程中起作用。 在这种情况下，我们提出了对RRE的一些潜在改进，关于使用客观标准来修复阈值和重新加权规则。 结果基于纵向调查的真实数据的两次实证尝试表明，在大多数情况下，提出的变化有助于提高普通比率估计的估计效率。

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