英文文献：最小平方修剪和最小平方估计的中位数是最大似然的模型
英文文献作者：Vanessa Berenguer-Rico,S?ren Johansen,Bent Nielsen
英文文献摘要：
最小二乘(LTS)和最小二乘(LMS)估计量是常用的稳健回归估计量。估计值背后的思想是，对于给定的h，在n个观测中找到h个良好观测的子样本并估计该子样本上的回归。我们发现分别基于正态分布或均匀分布的模型中，这些估计量是极大似然的。在这些模型中，我们提供了位置-尺度情况下的渐近理论。发现LTS估计量为sqrt(h)一致且渐近标准正态。LMS估计量是h一致的，且渐近拉普拉斯。