Hiệu quả Gaussian có nghĩa là gì?

Trong trường hợp các công cụ ước tính mạnh mẽ, hiệu quả Gaussian có nghĩa là gì? Ví dụ: có hiệu suất Gaussian 82% và điểm phân tích 50%.$Q_{_n}$

Tài liệu tham khảo là: Rousseeuw PJ, và Croux, C. (1993). Các lựa chọn thay thế cho độ lệch tuyệt đối trung vị. J. PGS., 88, 1273-1283

Tôi đoán hiệu quả Gaussian là một cái gì đó liên quan đến chi phí tính toán.

Hiệu quả của thích ứng Gaussian dựa trên lý thuyết thông tin do Claude E. Shannon. Khi một sự kiện xảy ra với xác suất P, thì thông tin −log (P) có thể đạt được. Chẳng hạn, nếu thể lực trung bình là P, thông tin thu được cho mỗi cá nhân được chọn để sống sót sẽ là −log (P) - tính trung bình - và công việc / thời gian cần thiết để có được thông tin tỷ lệ thuận với 1 / P. Do đó, nếu hiệu quả, E, được định nghĩa là thông tin chia cho công việc / thời gian cần thiết để có được nó, chúng ta có: E = −P log (P). Hàm này đạt cực đại khi P = 1 / e = 0,37. Kết quả tương tự đã đạt được bởi Gaines với một phương pháp khác.

Tôi có thể đơn giản kết luận rằng Hiệu suất Gaussian càng cao thì càng cần ít tài nguyên (RAM) để tính toán một cái gì đó như một công cụ ước tính tỷ lệ mạnh mẽ của một mẫu lớn. Vì CPU nhanh hơn nhiều so với phần còn lại của máy tính, chúng tôi thích chạy thuật toán dùng thử / lỗi hơn là thực hiện cùng một lúc với 128GB RAM. khi Hiệu suất Gaussian cao, công việc sẽ được thực hiện trong thời gian ngắn hơn.