Statistiques et Big Data winsorizing

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Quels sont les avantages relatifs des données Winsorizing vs. Trimming?

Winsoriser les données signifie remplacer les valeurs extrêmes d'un ensemble de données par une certaine valeur de centile à chaque extrémité, tandis que le rognage ou la troncature implique la suppression de ces valeurs extrêmes. Je vois toujours les deux méthodes discutées comme une option viable pour atténuer l'effet des …

31 standard-deviation mean truncation trimmed-mean winsorizing

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Remplacer les valeurs aberrantes par une moyenne

Cette question a été posée par mon ami qui n'est pas averti d'Internet. Je n'ai aucun fond de statistiques et j'ai cherché autour d'Internet pour cette question. La question est: est-il possible de remplacer les valeurs aberrantes par une valeur moyenne? si c'est possible, existe-t-il des références de livres / …

31 mean outliers robust winsorizing

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Quelles méthodes de corrélation robustes sont réellement utilisées?

Je prévois de faire une étude de simulation où je compare les performances de plusieurs techniques de corrélation robustes avec différentes distributions (asymétriques, avec des valeurs aberrantes, etc.). Par robuste , je veux dire le cas idéal d'être robuste contre a) les distributions asymétriques, b) les valeurs aberrantes et c) …

18 r correlation robust spearman-rho winsorizing

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La moyenne doit-elle être utilisée lorsque les données sont biaisées?

Souvent, les textes introductifs de statistiques appliquées distinguent la moyenne de la médiane (souvent dans le contexte des statistiques descriptives et motivent la synthèse de la tendance centrale en utilisant la moyenne, la médiane et le mode) en expliquant que la moyenne est sensible aux valeurs aberrantes dans les données …

14 mean skewness median winsorizing central-tendency

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Comment corriger les valeurs aberrantes une fois détectées pour la prévision des données de séries chronologiques?

J'essaie de trouver un moyen de corriger les valeurs aberrantes une fois que je les ai trouvées / détectées dans les données de séries chronologiques. Certaines méthodes, comme nnetar dans R, donnent des erreurs pour les séries temporelles avec des valeurs aberrantes grandes / grandes. J'ai déjà réussi à corriger …

10 time-series forecasting outliers winsorizing

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