Robusto estimación de parámetros para Exponencial modificada de la distribución Gaussiana

Question

Me gustaría probar qué tan bien mis datos puede ser modelado por una Exponencial modificada de la distribución Gaussiana (Wikipedia) o Normal-exponencial-gamma (NEG) de Distribución. Sin embargo, la estimación de los parámetros (que implica Asimetría) no es muy robusto cuando hay valores extremos del conjunto de datos.

He tenido buenas experiencias con la Mediana de la base de la estimación de parámetros en este conjunto de datos (véase la pregunta relacionada con la Estimación de parámetros de una distribución normal: la mediana en lugar de decir? ).

¿Sabe usted que una Mediana o similar robusto estimación de parámetros para la ExGaussian / NEG distribuciones? Ya he probado el recorte de mi conjunto de datos, los resultados fueron claramente mejor después. Pero, obviamente, esto introduce un sesgo, que iba a necesitar para corregir de alguna manera.

Answer 1

Si parece ser que la mayoría de los valores atípicos son de la extrema derecha, usted puede decidir sobre un umbral incluyendo la mayoría de los puntos de datos a la izquierda y a censurar todos los valores a la derecha de ese umbral. Sería similar a recortar pero sin introducir un sesgo. No sé cómo ejecutar un análisis de este tipo en un clásico de las estadísticas de marco, pero es "muy fácil" de usar la estadística Bayesiana