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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Étude de la robustesse de la régression logistique contre la violation de la linéarité du logit
Je procède à une régression logistique avec un résultat binaire (démarrage et non démarrage). Ma combinaison de prédicteurs sont toutes des variables continues ou dichotomiques. En utilisant l'approche Box-Tidwell, l'un de mes prédicteurs continus viole potentiellement l'hypothèse de linéarité du logit. Rien dans les statistiques de qualité de l'ajustement n'indique …
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Que signifie l'efficacité gaussienne?
Dans le cas d'estimateurs robustes, que signifie l'efficacité gaussienne ? Par exemple, a 82% d'efficacité gaussienne et 50% de point de rupture.QnQnQ_{_n} La référence est: Rousseeuw PJ, et Croux, C. (1993). "Alternatives à la déviation absolue médiane." J. American Statistical Assoc., 88, 1273-1283
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Estimation moyenne robuste avec efficacité de mise à jour O (1)
Je recherche une estimation robuste de la moyenne qui a une propriété spécifique. J'ai un ensemble d'éléments pour lesquels je veux calculer cette statistique. Ensuite, j'ajoute de nouveaux éléments un par un, et pour chaque élément supplémentaire, je voudrais recalculer la statistique (également connue sous le nom d'algorithme en ligne). …
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Utilisation des erreurs standard HAC bien qu'il puisse n'y avoir aucune autocorrélation
J'exécute quelques régressions et, comme je voulais être du bon côté, j'ai décidé d'utiliser des erreurs standard HAC (hétéroscédasticité et autocorrélation cohérentes) tout au long. Il peut y avoir quelques cas où la corrélation série n'est pas présente. Est-ce de toute façon une approche valable? Y a-t-il des inconvénients?
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Comment calculer efficacement l'estimateur de Theil-Sen?
L'estimateur de Theil-Sen m'intéresse, mais lorsque je l'implémente moi-même, je me retrouve avec quelque chose qui évolue comme O (n ^ 2). Selon wikipedia, il peut être calculé exactement en O (n log (n)). Quelqu'un peut-il m'orienter vers une implémentation efficace (python ou mathématique serait préférable, Matlab ou R serait …
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Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Régression monotone robuste dans R
J'ai le tableau suivant dans R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame") > df …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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