霍奇斯-莱曼估计

霍奇斯-莱曼估计(Hodges-Lehmann Estimation)是观测值有可加性误差时未知参数的一种估计。设样本观测值X1，X2，…，Xn与待估计未知参数θ有如下关系：Xi=θ+ei (i=1，2，...，n)，其中e1，e2，…，em无法直接观测的随机误差，相互独立且服从关于原点对称的连续型分布(未必同分布)。记Zij=(Xi+Xj)/2（1≤i<j≤n）。用随机变量列{Zij)的中位数做θ的估计量，称做θ的霍奇斯-莱曼估计量。其优点是可以避免异常观测值影响。