«robust» 태그된 질문

데이터를 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 때 고전 통계를 과소 평가하는 최소한 하나의 주요 가정이 유효하지 않은 것이 일반적입니다. 대부분의 경우 아무도 그러한 가정을 확인하지 않아도되므로 실제로 알 수 없습니다. 예를 들어, 많은 일반 웹 메트릭이 "정규 분포"에 비해 "긴 꼬리"라는 사실은 당연히 문서화되어 당연한 것으로 간주됩니다. 또 다른 예를 들자면, …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

누군가가 비정규 잔차 및 / 또는이 분산이 OLS 가정을 위반한다고 말할 때마다 좌절감을 느낍니다. OLS 모델에서 모수 를 추정 하기 위해 Gauss-Markov 정리에는 이러한 가정이 필요하지 않습니다. OLS 모델에 대한 가설 검정 에서 이것이 중요한 이유를 알 수 있습니다. 이러한 점을 가정하면 t- 검정, F- 검정 및보다 일반적인 Wald 통계에 …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

나는 특이 치에 대한 선형 데이터를 다루고 있는데, 그중 일부는 추정 회귀선에서 5 표준 편차 이상입니다. 이러한 점의 영향을 줄이는 선형 회귀 기술을 찾고 있습니다. 지금까지 내가 한 일은 모든 데이터로 회귀선을 추정 한 다음 매우 큰 제곱 잔차 (예 : 상위 10 %)가있는 데이터 포인트를 버리고 해당 포인트없이 회귀를 …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

robustR 에서 Stata 옵션의 결과를 복제하려고했습니다 rlm. MASS 패키지와 lmrob"robustbase"패키지 의 명령 을 사용했습니다. 두 경우 모두 결과는 Stata의 "robust"옵션과 상당히 다릅니다. 이 맥락에서 누군가 제안 할 수 있습니까? Stata에서 강력한 옵션을 실행할 때 얻은 결과는 다음과 같습니다. . reg yb7 buildsqb7 no_bed no_bath rain_harv swim_pl pr_terrace, robust Linear regression …

38 r  stata  robust  robust-standard-error 

많은 규모 의 강력한 추정기 가 존재한다 . 주목할만한 예로는 표준 편차와 의 중앙값 절대 편차가 σ=MAD⋅1.4826σ=엠에이디⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826있습니다. 베이지안 프레임 워크에는 대략 정규 분포 (예 : 특이 치로 오염 된 정규 분포) 의 위치 를 강력하게 추정 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 데이터가 분포 또는 라플라스 …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

이 질문은 인터넷에 정통하지 않은 친구가 물었습니다. 통계 배경이 없으며이 질문에 대해 인터넷을 검색했습니다. 문제는 : 특이 치를 평균값으로 대체 할 수 있습니까? 가능하다면이 진술을 뒷받침 할 책 참조 / 저널이 있습니까?

31 mean  outliers  robust  winsorizing 

내 질문 은 Andrew Gelman의 블로그 게시물에 대한 이 의견 에서 나온 것으로 , 더 강력하게 추정된다는 근거는 아니지만 95 % 신뢰 구간 대신 50 % 신뢰 구간 사용을 주장합니다. 나는 세 가지 이유로 50 %에서 95 % 간격을 선호합니다 : 전산 안정성, 보다 직관적 인 평가 (50 % 간격의 …

30 confidence-interval  assumptions  robust 

에서 이 앤드류 겔만으로 블로그 게시물, 다음과 같은 구절이있다 : 50 년 전의 베이지안 모델은 절망적으로 단순 해 보이지만 (물론 간단한 문제는 제외하고) 오늘날의 베이지안 모델은 50 년 동안 절망적으로 단순 해 보일 것으로 기대합니다. (간단한 예를 들자면, 우리는 아마도 어디에서나 일반적인 오류 대신에 t를 일상적으로 사용해야 할 것입니다. 그러나 …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

glm 추정을 실행하기 위해 튼튼베이스 패키지를 사용하고 있습니다. 그러나 그렇게하면 다음과 같은 오류가 발생합니다. Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 이것은 무엇을 의미 / 표시합니까? 어떻게 디버깅 할 수 있습니까? 추신. 답을 구하기 위해 무언가 (공식 / 사양 또는 …

29 r  generalized-linear-model  robust 

컴퓨터 비전 분야에서 나온 저는 종종 RANSAC (Random Sample Consensus) 방법을 사용하여 많은 특이 치가있는 데이터에 모델을 적합 시켰습니다. 그러나 나는 통계 학자들이 사용하는 것을 본 적이 없으며, "통계적으로 건전한"방법으로 간주되지 않았다는 인상을 항상 받았다. 왜 이렇게이다? 본질적으로 무작위이므로 분석하기가 어렵지만 부트 스트랩 방법도 마찬가지입니다. 아니면 단순히 학문적 사일로가 서로 …

26 outliers  bootstrap  robust 

샘플 분포가 정규성을 벗어날 때 t- 검정 이 "합리적으로 강력" 하다는 것을 읽었습니다 . 물론 중요한 차이의 샘플링 분포입니다. 두 그룹에 대한 데이터가 있습니다. 그룹 중 하나가 종속 변수에 치우쳐 있습니다. 표본 크기는 두 그룹 모두에 대해 상당히 작습니다 (하나는 n = 33, 다른 하나는 45). 이러한 조건에서 내 t- …

24 t-test  assumptions  normality-assumption  robust 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

MASS 패키지를 R사용하여 MM 가중치 로 강력한 선형 모델을 추정했습니다 rlm(). `R``은 모델에 값을 제공하지 않지만 의미있는 수량이라면 값을 원합니다. 또한 관측치가 강력한 회귀 분석에서 가중치를 적용한 것과 같은 방식으로 총 및 잔류 분산을 측정 하는 R 2 값을 갖는 데 어떤 의미가 있는지 알고 싶습니다 . 나의 일반적인 생각은, …

19 r  goodness-of-fit  r-squared  robust  rlm 

여러 분포 (비틀림, 특이 치 등)가있는 여러 강력한 상관 관계 기술의 성능을 비교하는 시뮬레이션 연구를 수행 할 계획입니다. 으로 강력한 , I)는 비대칭 분포, b) 특이점 및 c) 무거운 끌리는 강인한되는 이상적인 경우를 의미한다. Pearson 상관 관계를 기준으로하여 다음과 같은보다 강력한 측정 방법을 포함 시키려고했습니다. 스피어 맨의 ρρ\rho 백분율 굽힘 …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

누군가 두 문장 (a)와 (b)를 연결하는 수학적 논리를 명확하게 설명해 줄 수 있습니까? 일련의 값을 갖도록하자 (일부 분포). 지금, a) 중간 값은 모든 값에 의존하지는 않는다 [단 하나 또는 두 개의 중간 값에 의존한다]. b) 중앙값은 최소 절대 합산 편차의 위치입니다. 마찬가지로, 대조적으로 a) (산술) 평균은 모든 값에 따라 다릅니다. …

18 mean  median  robust  sensitivity-analysis