Questions marquées «robust»

La robustesse en général fait référence à l'insensibilité d'une statistique aux écarts par rapport à ses hypothèses sous-jacentes (Huber et Ronchetti, 2009).

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Test t robuste pour la moyenne
J'essaie de tester la valeur nulle , contre l'alternative locale E [ X ] > 0 , pour une variable aléatoire X , sujette à un biais léger à moyen et à un kurtosis de la variable aléatoire. À la suite des suggestions de Wilcox dans «Introduction to Robust Estimation …
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Ajustement de la distribution t dans R: paramètre d'échelle
Comment ajuster les paramètres d'une distribution t, c'est-à-dire les paramètres correspondant à la «moyenne» et à «l'écart-type» d'une distribution normale. Je suppose qu'ils sont appelés «moyenne» et «échelle / degrés de liberté» pour une distribution t? Le code suivant entraîne souvent des erreurs «échec de l'optimisation». library(MASS) fitdistr(x, "t") Dois-je …
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Définition et convergence des moindres carrés itérativement repondérés
J'ai utilisé des moindres carrés itérativement repondérés (IRLS) pour minimiser les fonctions de la forme suivante, 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) où NNN est le nombre d'instances de xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} est l'estimation robuste que je veux, et ρρ\rho est une fonction …
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Estimation des paramètres d'une distribution normale: médiane au lieu de moyenne?
L'approche courante pour estimer les paramètres d'une distribution normale consiste à utiliser la moyenne et l'écart-type / variance de l'échantillon. Cependant, s'il y a des valeurs aberrantes, la médiane et l'écart médian par rapport à la médiane devraient être beaucoup plus robustes, non? Sur certains ensembles de données que j'ai …
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Cours accéléré en estimation moyenne robuste
J'ai un tas (environ 1000) d'estimations et elles sont toutes censées être des estimations de l'élasticité à long terme. Un peu plus de la moitié de ces estimations sont estimées en utilisant la méthode A et le reste en utilisant une méthode B. Quelque part, j'ai lu quelque chose comme …
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Bonne forme pour éliminer les valeurs aberrantes?
Je travaille sur les statistiques des builds de logiciels. J'ai des données pour chaque build sur réussite / échec et le temps écoulé et nous générons ~ 200 de ces / semaine. Le taux de réussite est facile à agréger, je peux dire que 45% ont réussi une semaine donnée. …
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Pourquoi pas une régression robuste à chaque fois?
Des exemples de cette page montrent que la régression simple est nettement affectée par les valeurs aberrantes et cela peut être surmonté par des techniques de régression robuste: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Je pense que lmrob et ltsReg sont d'autres techniques de régression robustes. Pourquoi ne devrait-on pas effectuer une régression robuste …
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Estimation robuste du kurtosis?
J'emploie l'estimateur habituel de , mais je remarque que mêmepetites valeurs aberrantes « » dans ma distribution empirique,savoirpetits pics loin du centre, affectent énormément. Existe-t-il un estimateur de kurtosis qui est plus robuste?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}
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