Apa arti efisiensi Gaussian?

Dalam hal penduga yang kuat, Apa artinya efisiensi Gaussian ? Misalnya memiliki 82% efisiensi Gaussian dan 50% titik kerusakan. $Q_{_n}$

Referensi adalah: Rousseeuw PJ, dan Croux, C. (1993). "Alternatif untuk median penyimpangan absolut." J. American Statistical Assoc., 88, 1273-1283

normal-distribution scales robust

— K-1
sumber

tolong tambahkan lebih banyak konteks. Referensi tempat Anda menemukan ini akan sangat membantu.

— mpiktas

Dugaan saya : Jika sampel mengikuti distribusi Gaussian, maka efisiensi relatif asimptotik dari estimator kuat di 95%.

— kardinal

referensi adalah: Rousseeuw PJ, dan Croux, C. (1993). "Alternatif untuk median penyimpangan absolut." J. American Statistical Assoc., 88, 1273-1283.

— K-1

@ cardinal Penafsiran Anda hampir selalu seperti yang dimaksudkan, terutama dalam diskusi tentang penduga yang kuat. Saya akan meninggikan komentar Anda dari "tebak" menjadi "hampir pasti."

— whuber

@ cardinal: komentar Anda adalah jawaban yang tepat. Silakan posting seperti itu (saya baru saja melihat pertanyaan ini).

— user603

-3

Saya kira efisiensi Gaussian adalah sesuatu yang berkaitan dengan biaya perhitungan.

Efisiensi adaptasi Gaussian bergantung pada teori informasi karena Claude E. Shannon. Ketika suatu peristiwa terjadi dengan probabilitas P, maka informasi −log (P) dapat dicapai. Misalnya, jika kebugaran rata-rata adalah P, informasi yang diperoleh untuk setiap individu yang dipilih untuk bertahan hidup adalah −log (P) - rata-rata - dan pekerjaan / waktu yang diperlukan untuk mendapatkan informasi sebanding dengan 1 / P. Dengan demikian, jika efisiensi, E, didefinisikan sebagai informasi dibagi dengan pekerjaan / waktu yang diperlukan untuk mendapatkannya kita memiliki: E = −P log (P). Fungsi ini mencapai maksimum ketika P = 1 / e = 0,37. Hasil yang sama telah diperoleh oleh Gaines dengan metode yang berbeda.

Saya dapat menyimpulkan bahwa semakin tinggi Efisiensi Gaussian, semakin sedikit sumber daya (RAM) yang dibutuhkan untuk menghitung sesuatu seperti penaksir skala yang kuat dari sampel besar. Karena CPU jauh lebih cepat daripada komputer lain, kami lebih memilih untuk menjalankan algoritma percobaan / kesalahan untuk kali daripada melakukannya sekaligus dengan mengatakan 128GB RAM. ketika Efisiensi Gaussian tinggi, pekerjaan akan dilakukan dalam waktu yang lebih singkat.

— K-1
sumber

Penafsiran ini agak di jalur yang benar, setidaknya di awal. Saya tidak yakin siapa Gaines atau bagaimana kaitannya dengan masalah ini. Tapi, lihat petunjuk saya, yang memberikan Anda jawabannya. Jika perlu, saya bisa sedikit mengembangkannya. Saya pasti tidak akan menyamakan efisiensi relatif asimptotik dengan sumber daya yang digunakan, seperti yang telah Anda coba lakukan pada paragraf terakhir Anda.

— kardinal

@ Cardinal: Bisakah Anda jelaskan lebih lanjut tentang efisiensi Gaussian? Misalnya apa perbedaan antara Qn yang manfaat dari 82% efisiensi Gaussian dan MAD dengan 37%? Sebenarnya latar belakang saya adalah teknik Pesisir jauh dari statistik!

— K-1