«winsorizing» 태그된 질문

데이터 분류 는 데이터 세트의 극단 값을 각 끝에서 특정 백분위 수 값 으로 바꾸는 것을 의미하며 , 트리밍 또는 자르기는 이러한 극단 값을 제거 합니다. 난 항상 같은 평균이나 표준 편차와 같은 통계를 계산할 때 이상치의 영향을 줄일 수있는 실행 가능한 옵션으로 설명한 두 가지 방법을 모두 볼 수 …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing 

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 

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 

종종 입문 적용된 통계 텍스트는 평균이 평균과 구별됩니다 (종종 설명 통계의 맥락에서 평균이 평균, 중간 값 및 모드를 사용하여 중심 경향의 요약을 유발 함). 평균이 샘플 데이터 및 / 또는 인구 분포를 왜곡하여 데이터가 대칭이 아닌 경우 중앙값이 선호된다는 주장의 근거로 사용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 주어진 데이터 세트에 대한 …

14 mean  skewness  median  winsorizing  central-tendency 

시계열 데이터에서 이상 값을 찾거나 감지하면 이상 값을 수정하는 방법을 찾으려고합니다. R의 nnetar와 같은 일부 방법은 이상 치가 큰 시계열에 대해 약간의 오류를 발생시킵니다. 이미 결 측값을 수정했지만 이상 치가 여전히 내 예측을 손상시키고 있습니다 ...

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing