Teoria Assintótica da Regressão de Erro Absoluto Mínimo

Resumo No modelo linear geral com erros independentes e identicamente distribuídos e função de distribuição F, o estimador que minimiza a soma dos resíduos absolutos é demonstrado como consistente e assintoticamente Gaussiano com matriz de covariância ω² Q -1, onde Q = lim T -1 X'X e ω² é a variância assintótica da mediana amostral ordinária de amostras com distribuição F. Assim, o estimador de erro absoluto mínimo possui elipsóides de confiança assintóticos estritamente menores do que o estimador de mínimos quadrados para modelos lineares de qualquer F para o qual a mediana amostral é um estimador de localização mais eficiente do que a média amostral.