«robust» 태그된 질문

나는 각각 약 400의 크기와 약 300 개의 예측 변수를 가진 두 그룹의 주제 A와 B를 가지고 있습니다. 내 목표는 이진 반응 변수에 대한 예측 모델을 구축하는 것입니다. 고객은 A에서 B로 작성된 모델을 적용한 결과를보고 싶어합니다. 그의 저서 "Regression Modeling Strategies"에서 @FrankHarrell은 두 개의 데이터 세트를 결합하고 그에 대한 모델을 …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

임의의 변수 에 대해 로컬 대체 에 대해 null 을 테스트하려고 합니다. Wilcox의 '강력한 추정 및 가설 테스트 소개'에서 제안한 내용에 따라 나는 잘린 평균, 중간 값 및 위치의 M 추정기 (Wilcox ' "1 단계"절차)를 기반으로 한 테스트를 살펴 보았습니다. 이 강건한 검정은 기울어지지 않지만 렙 토쿠 르토 시스 분포를 …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

강력한 PCA ( Candes et al 2009 또는 Netrepalli et al 2014에서 개발 한 )는 다변량 이상치 탐지에 널리 사용되는 방법 이지만 , 공분산 행렬의 강력하고 규칙적인 추정을 통해 Mahalanobis 거리를 이상치 탐지에도 사용할 수 있습니다 . 한 방법을 다른 방법으로 사용하는 것의 장점에 대해 궁금합니다. 내 직감에 따르면 둘 …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

t- 분포의 모수, 즉 정규 분포의 '평균'및 '표준 편차'에 해당하는 모수를 어떻게 적합합니까? 나는 그것들을 t- 분포에 대해 '평균'과 '확장 / 자유도'라고 부릅니다. 다음 코드는 종종 '최적화 실패'오류를 발생시킵니다. library(MASS) fitdistr(x, "t") x를 먼저 스케일하거나 확률로 변환해야합니까? 최선을 다하는 방법?

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

다음 형식의 기능을 최소화하기 위해 반복적으로 가중치를 매기는 최소 제곱 (IRLS)을 사용하고 있습니다. 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) 여기서 은 의 인스턴스 수이고 , 은 내가 원하는 강력한 추정치이며 는 적절한 강력한 페널티 함수입니다. 그것이 볼록하고 (엄격히 엄격하지는 않지만) 현재로서는 구별 할 수 있다고 가정 해 …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

정규 분포의 모수를 추정하는 일반적인 방법은 평균 및 표본 표준 편차 / 분산을 사용하는 것입니다. 그러나 일부 특이 치가있는 경우 중앙값과 중앙값의 중앙값 편차가 훨씬 강력해야합니다. 내가 시도한 일부 데이터 세트에서 의해 추정 된 정규 분포 는 많은 양을 생성하는 것으로 보입니다 평균 및 RMS 편차를 사용 하는 기존의 보다 …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

R MASS 패키지에서 rlm을 사용하여 다변량 선형 모델을 회귀하고 있습니다. 그것은 많은 샘플에서 잘 작동하지만 특정 모델에 대한 준 널 계수를 얻습니다. Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action = na.omit) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -7.981e+01 …

15 r  multiple-regression  robust 

나는 (1000 정도의) 추정치가 많으며 모두 장기 탄력성의 추정치입니다. 이 중 절반 이상이 방법 A를 사용하고 나머지는 방법 B를 사용하여 추정됩니다. 어딘가에서 "방법 B 가 방법 A와 매우 다른 것으로 추정합니다. 추정치가 훨씬 높기 때문에 (50-60 %) ". 강력한 통계에 대한 나의 지식은 아무것도 아닙니다. 그래서 나는 두 표본의 표본 …

15 mean  outliers  robust  references 

일부 통계 테스트는 강력하고 일부는 그렇지 않습니다. 견고성은 정확히 무엇을 의미합니까? 놀랍게도이 사이트에서 그런 질문을 찾을 수 없었습니다. 또한 때로는 테스트의 견고성과 강력 함이 함께 논의됩니다. 직관적으로 두 개념을 구분할 수 없었습니다. 강력한 테스트 란 무엇입니까? 강력한 통계 테스트와 다른 점은 무엇입니까?

14 statistical-significance  power  robust 

내 사무실의 한 동료가 오늘 나에게 말했다. 여기에서 검색 하면 기본적으로 주장을 지원하는 스레드 가 생겼습니다 . 어떤 상황에서 CART 모델이 어떤 상황에서 견고해질 수 있으며 어떻게 표시됩니까?

14 regression  classification  robust  cart 

하자 과 같이 매우 짧은 샘플 이는 계산 될 수있다 쌍별 차이 의 차 정적 을 찾는 것 : 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 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3 1 3 4 3 2 5 2 1 6 1 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling 

소프트웨어 빌드 통계를 작성 중입니다. 통과 / 실패 및 경과 시간에 대한 각 빌드에 대한 데이터가 있으며 주당 ~ 200 개를 생성합니다. 성공률은 집계하기 쉽습니다. 45 %가 특정 주에 통과했다고 말할 수 있습니다. 그러나 경과 시간도 집계하고 싶습니다. 데이터를 너무 잘못 표시하지 않도록하고 싶습니다. 나는 프로에게 더 잘 물어 볼 …

12 outliers  robust  average 

이 페이지의 예는 단순 회귀가 특이 치에 의해 크게 영향을받는 것으로 나타 났으며 이는 강력한 회귀 기술로 극복 할 수 있습니다 : http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . 나는 lmrob와 ltsReg가 다른 강력한 회귀 기술이라고 생각합니다. 왜 단순 회귀 (lm)를 수행하지 않고 매번 강력한 회귀 (rlm 또는 rq)를 수행하지 않아야합니까? 이러한 강력한 회귀 기술의 …

12 regression  multiple-regression  robust 

첨도에 대해 일반적인 추정량 인 하고 있지만 경험적 분포에서 작은 '이상 값'도 발견했습니다. 즉, 중심에서 멀리 떨어진 작은 봉우리가 엄청나게 영향을 미칩니다. 보다 강력한 첨도 추정기가 있습니까?케이^= μ^4σ^4케이^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

레버리지가 높은 상당히 많은 수의 특이 치가 포함 된 7 차원 점 구름에 일반화 된 가우시안 분포를 맞출 필요가 있습니다. 이 작업에 적합한 R 패키지가 있습니까?

11 r  distributions  normal-distribution  robust