Câu hỏi được gắn thẻ «robust»

Tôi có hai nhóm đối tượng, A và B, mỗi nhóm có kích thước khoảng 400 và khoảng 300 người dự đoán. Mục tiêu của tôi là xây dựng một mô hình dự đoán cho một biến phản ứng nhị phân. Khách hàng của tôi muốn xem kết quả của …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

Tôi đang thử kiểm tra null , dựa vào thay thế cục bộ , cho một biến ngẫu nhiên , chịu sự lệch nhẹ và trung bình của biến ngẫu nhiên. Theo đề xuất của Wilcox trong 'Giới thiệu về Ước tính mạnh mẽ và Thử nghiệm giả thuyết', tôi …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

Robust PCA (được phát triển bởi Candes et al 2009 hoặc tốt hơn là Netrepalli et al 2014 ) là một phương pháp phổ biến để phát hiện ngoại lệ đa biến , nhưng khoảng cách Mahalanobis cũng có thể được sử dụng để phát hiện sớm hơn với ước …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

Làm cách nào để tôi khớp với các tham số của phân phối t, tức là các tham số tương ứng với 'trung bình' và 'độ lệch chuẩn' của phân phối bình thường. Tôi cho rằng chúng được gọi là "trung bình" và "chia tỷ lệ / bậc tự do" …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Tôi đã sử dụng các bình phương tối thiểu lặp lại (IRLS) để giảm thiểu các chức năng của mẫu sau, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) Trong đó là số phiên bản của , là ước tính mạnh mẽ mà tôi muốn và là một hàm …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

Cách tiếp cận phổ biến để ước tính các tham số của phân phối chuẩn là sử dụng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn / phương sai mẫu. Tuy nhiên, nếu có một số ngoại lệ, độ lệch trung bình và độ lệch trung bình so với trung …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Tôi đang sử dụng rlm trong gói R MASS để hồi quy mô hình tuyến tính đa biến. Nó hoạt động tốt đối với một số mẫu nhưng tôi nhận được hệ số gần đúng cho một mô hình cụ thể: Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + …

15 r  multiple-regression  robust 

Một số kiểm tra thống kê là mạnh mẽ và một số thì không. Chính xác thì sự mạnh mẽ có nghĩa là gì? Đáng ngạc nhiên, tôi không thể tìm thấy một câu hỏi như vậy trên trang web này. Hơn nữa, đôi khi, sự mạnh mẽ và mạnh …

14 statistical-significance  power  robust 

Tôi có một loạt (khoảng 1000) ước tính và tất cả chúng đều được coi là ước tính về độ co giãn dài hạn. Hơn một nửa trong số này được ước tính bằng phương pháp A và phần còn lại sử dụng phương pháp B. Ở đâu đó tôi …

14 mean  outliers  robust  references 

Một đồng nghiệp trong văn phòng của tôi đã nói với tôi hôm nay "Mô hình cây không tốt vì chúng bị bắt bởi những quan sát cực đoan". Một tìm kiếm ở đây đã dẫn đến chủ đề này về cơ bản hỗ trợ cho yêu cầu. Điều này …

14 regression  classification  robust  cart 

Đặt vì vậy đối với một mẫu rất ngắn như { 1 , 3 , 6 , 2 , 7 , 5 } có thể được tính từ việc tìm tĩnh thứ tự thứ k có sự khác biệt theo cặp: Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)}{1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\}kkk 7 6 5 3 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling 

Tôi đang làm việc trên các số liệu thống kê cho các bản dựng phần mềm. Tôi có dữ liệu cho mỗi bản dựng vào thời gian qua / thất bại và thời gian trôi qua và chúng tôi tạo ra ~ 200 trong số này / tuần. Tỷ lệ …

12 outliers  robust  average 

Ví dụ về trang này cho thấy hồi quy đơn giản bị ảnh hưởng rõ rệt bởi các ngoại lệ và điều này có thể khắc phục bằng các kỹ thuật hồi quy mạnh: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Tôi tin rằng lmrob và ltsReg là các kỹ thuật hồi quy mạnh mẽ …

12 regression  multiple-regression  robust 

Tôi đang sử dụng các ước lượng thông thường cho , nhưng tôi nhận thấy rằng 'kẻ xuất' thậm chí nhỏ trong phân phối thực nghiệm của tôi, tức là đỉnh núi nhỏ xa trung tâm, ảnh hưởng đến nó rất nhiều. Có một ước tính kurtosis mạnh mẽ hơn?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

Tôi cần phải phù hợp với phân phối Gaussian tổng quát cho đám mây điểm 7 mờ chứa khá nhiều ngoại lệ đáng kể với đòn bẩy cao. Bạn có biết gói R nào tốt cho công việc này không?

11 r  distributions  normal-distribution  robust