가우스 효율이란 무엇입니까?

강력한 추정기의 경우 가우시안 효율 은 무엇을 의미합니까? 예를 들어 가우스 효율은 82 %이고 고 장점은 50 %입니다. $Q_{_n}$

참조 : Rousseeuw PJ 및 Croux, C. (1993). "중간 절대 편차를 대체합니다." J. American Statistical Assoc., 88, 1273-1283

normal-distribution scales robust

— K-1
소스

더 많은 컨텍스트를 추가하십시오. 이것이 도움이되는 곳을 참조하십시오.

— mpiktas

내 추측 : 표본이 가우스 분포를 따르는 경우 95 %의 강력한 추정량 의 점근 적 상대 효율 .

— 추기경

참조 : Rousseeuw PJ 및 Croux, C. (1993). "중간 절대 편차를 대체합니다." J. American Statistical Assoc., 88, 1273-1283.

— K-1

@cardinal 귀하의 해석은 거의 항상 의도 된 것입니다. 특히 강력한 견적 자에 대한 논의에서 말입니다. 귀하의 의견을 "추측"에서 "확실성 근처"로 높이겠습니다.

— whuber

@ cardinal : 귀하의 의견은 정답입니다. 그대로 게시하십시오 (방금이 질문을 보았습니다).

— user603

-3

가우시안 효율은 계산 비용과 관련이 있다고 생각합니다.

가우스 적응의 효율성은 Claude E. Shannon으로 인한 정보 이론에 의존합니다. 확률 P로 이벤트가 발생하면, 정보 -log (P)가 달성 될 수있다. 예를 들어, 평균 체력이 P 인 경우 생존을 위해 선택된 각 개인에 대해 얻은 정보는 평균적으로 -log (P)이며 정보를 얻는 데 필요한 작업 / 시간은 1 / P에 비례합니다. 따라서 효율성 E가 정보를 얻는 데 필요한 작업 / 시간으로 나눈 정보로 정의되는 경우 E = −P log (P). 이 함수는 P = 1 / e = 0.37 일 때 최대 값을 얻습니다. 다른 방법으로 Gaines가 동일한 결과를 얻었습니다.

가우스 효율이 높을수록 큰 샘플의 강력한 스케일 추정기와 같은 것을 계산하기 위해 더 적은 리소스 (RAM)가 필요하다는 결론을 내릴 수 있습니다. CPU는 다른 컴퓨터보다 훨씬 빠르기 때문에 128GB의 RAM으로 한 번에 시행하는 대신 시행 착오 알고리즘을 실행하는 것을 선호합니다. 가우스 효율이 높으면 작업이 더 짧은 시간에 완료됩니다.

— K-1
소스

이 해석은 적어도 처음에는 올바른 궤도에 있습니다. 게인이 누구인지 또는 그것이 어떻게이 문제와 관련이 있는지 잘 모르겠습니다. 그러나 내 힌트를 참조하십시오. 필요한 경우 조금 확장 할 수 있습니다. 내가 것이다 확실히 당신이 당신의 마지막 단락에서 할 시도로 자원 동일시하지 점근 상대 효율, 사용.

— 추기경

@ 추기경 : 가우스 효율에 대해 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 예를 들어 82 % 가우시안 효율의 이점과 37 %의 MAD 사이의 Qn의 차이점은 무엇입니까? 사실 제 배경은 통계와는 거리가 큰 해안 공학입니다!

— K-1