Tên của hiện tượng trên các lô CDF ước tính của dữ liệu bị kiểm duyệt

Tập dữ liệu của tôi chứa hai biến (tương quan mạnh) (thời gian chạy của thuật toán) và (số nút được kiểm tra, bất cứ điều gì). Cả hai đều có mối tương quan mạnh mẽ bởi thiết kế, bởi vì thuật toán có thể quản lý khoảng nút mỗi giây.n $t$$n$$c$

Thuật toán được chạy trên một số vấn đề, nhưng nó đã bị chấm dứt nếu một giải pháp chưa được tìm thấy sau khi một số thời gian chờ . Vì vậy, dữ liệu được kiểm duyệt đúng về biến thời gian.$T$

Tôi vẽ hàm mật độ tích lũy ước tính (hoặc số tích lũy) của biến cho các trường hợp thuật toán đã chấm dứt với . Điều này cho thấy có bao nhiêu vấn đề có thể được giải quyết bằng cách mở rộng tại hầu hết nút và rất hữu ích để so sánh các cấu hình khác nhau của thuật toán. Nhưng trong cốt truyện cho , có những cái đuôi ngộ nghĩnh ở phía trên sẽ rất sắc nét, như có thể thấy trong hình ảnh dưới đây. So sánh ecdf cho biến , trên đó kiểm duyệt đã được thực hiện.t < T n n $n$$t<T$$n$$n$$t$

Số lượng tích lũy của$n$

Số lượng tích lũy của$t$

Mô phỏng

Tôi hiểu tại sao điều này xảy ra và có thể tái tạo hiệu ứng trong một mô phỏng bằng mã R sau đây . Nó gây ra bởi sự kiểm duyệt đối với một biến tương quan mạnh dưới sự bổ sung của một số nhiễu.

qplot(
  Filter(function(x) (x + rnorm(1,0,1)[1]) < 5,
         runif(10000,0,10)),
  stat="ecdf",geom="step")

Hiện tượng này được gọi như thế nào? Tôi cần nêu trong một ấn phẩm rằng những người hâm mộ này là hiện vật của thí nghiệm và không phản ánh sự phân phối thực sự.

Tôi không phải là một chuyên gia, nhưng tôi tin rằng những gì bạn nhìn thấy tương tự như cắt mềm .

Sắp xếp cắt (nén nén)

Có một chút khác biệt, bởi vì việc cắt của bạn là do quá trình không xác định, trong đó tín hiệu của bạn bị cắt khi cộng với nhiễu ngẫu nhiên vượt quá ngưỡng, thay vì một thiết bị làm giảm tín hiệu tương tự. Tôi có một cây đàn guitar làm điều này, nó làm dịu "cú đấm" khi chơi guitar điện:

Bản demo máy nén Keeyley

Có vẻ như một sự tương tự tốt. Tôi không chắc chắn nếu có một tên trong cộng đồng thống kê.

Tôi nghi ngờ bạn chạy vào gia đình phân phối không đối xứng ổn định.
Đầu tiên, vẽ biểu đồ ecdf của bạn trong một biểu đồ log-log. Áp dụng cách tiếp cận tham số, giả sử Phân phối Pareto,

$F_t(t)=1-(\frac{t_{min}}{t})^a \ for \ t>t_{min}$$t_{min}$
$\hat{\alpha}$

$\alpha$$\hat{\alpha}=\hat{\alpha}(T)$$T$

Hiện tượng đuôi nặng là phổ biến trong khoa học máy tính, đặc biệt là khi các nút cạnh tranh với các tài nguyên được chia sẻ theo kiểu ngẫu nhiên, ví dụ như mạng máy tính.

nói rằng phân phối của bạn bị cắt ngắn , giống như cắt ngắn bình thường