论文研究 - 使用结构划分-Perodls D方法对正态分布参数进行稳健估计

许多作者已经基于非齐次集处理了正态分布参数的估计：Hald A. 1949 [1]，Arango-Castillo L.和Takahara G. 2018 [2]。 所有稳健的方法均基于这样的假设：受粗略误差影响的结果可以在检查点或截断点的左侧和/或右侧找到。 但是，通常，观测值的（本征）分布是复杂的（混合）分布，包含两个或多个分布。 然后，现有的方法（例如ML，Huber's等）产生正态分布方差的扩大估计。 通过研究更好的估计，本文作者基于图克扬混合分布模型发明了一种称为PEROBLS D的新方法，在该模型中，污染率（百分比）和两个分布的参数（形成混合分布）都得到了估计，并且与现有方法相比，基本正态分布的参数获得了更好的估计。