Pertanyaan yang diberi tag «robust»

Saya memiliki dua kelompok subjek, A, dan B, masing-masing dengan ukuran sekitar 400, dan sekitar 300 prediktor. Tujuan saya adalah untuk membangun model prediksi untuk variabel respons biner. Pelanggan saya ingin melihat hasil penerapan model yang dibangun dari A pada B. (Dalam bukunya, "Strategi Pemodelan Regresi", @FrankHarrell menyebutkan bahwa lebih …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

Saya mencoba untuk menguji null , terhadap alternatif lokal E [ X ] > 0 , untuk variabel acak X , tunduk pada kemiringan ringan hingga sedang dan kurtosis dari variabel acak. Mengikuti saran oleh Wilcox dalam 'Pengantar Estimasi Kuat dan Pengujian Hipotesis', saya telah melihat tes berdasarkan rata-rata yang …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

PCA yang kuat (seperti yang dikembangkan oleh Candes et al 2009 atau lebih baik dari Netrepalli et al 2014 ) adalah metode yang populer untuk deteksi outlier multivarian , tetapi jarak Mahalanobis juga dapat digunakan untuk deteksi outlier dengan memberikan estimasi yang kuat dan teratur dari matriks kovarians . Saya …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

Bagaimana saya menyesuaikan parameter distribusi-t, yaitu parameter yang sesuai dengan 'rata-rata' dan 'standar deviasi' dari distribusi normal. Saya menganggap mereka disebut 'berarti' dan 'scaling / derajat kebebasan' untuk distribusi-t? Kode berikut sering menghasilkan kesalahan 'optimasi gagal'. library(MASS) fitdistr(x, "t") Apakah saya harus mengukur x terlebih dahulu atau mengubahnya menjadi probabilitas? …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Saya telah menggunakan iteratively reweighted least square (IRLS) untuk meminimalkan fungsi dari formulir berikut, 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) di mana adalah jumlah instance , adalah perkiraan kuat yang saya inginkan, dan adalah fungsi penalti kuat yang cocok. Katakanlah itu cembung (meskipun tidak harus ketat) dan …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

Pendekatan umum untuk memperkirakan parameter distribusi normal adalah dengan menggunakan mean dan sampel standar deviasi / varians. Namun, jika ada beberapa outlier, median dan deviasi median dari median harus jauh lebih kuat, bukan? Pada beberapa set data saya mencoba, distribusi normal diperkirakan oleh tampaknya menghasilkan lebih cocok banyak daripada klasik …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Saya menggunakan rlm dalam paket R MASS untuk mengembalikan model linier multivarian. Ini bekerja dengan baik untuk sejumlah sampel tetapi saya mendapatkan koefisien kuasi-nol untuk model tertentu: Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action = na.omit) Residuals: Min …

15 r  multiple-regression  robust 

Saya memiliki banyak perkiraan (sekitar 1000) dan semuanya seharusnya merupakan perkiraan elastisitas jangka panjang. Sedikit lebih dari setengahnya diperkirakan menggunakan metode A dan sisanya menggunakan metode B. Di suatu tempat saya membaca sesuatu seperti "Saya pikir metode B memperkirakan sesuatu yang sangat berbeda dari metode A, karena perkiraannya jauh (50-60%) …

15 mean  outliers  robust  references 

Beberapa tes statistik kuat dan beberapa tidak. Apa sebenarnya arti ketahanan? Anehnya, saya tidak dapat menemukan pertanyaan seperti itu di situs ini. Selain itu, terkadang, kekuatan dan kekuatan suatu tes dibahas bersama. Dan secara intuitif, saya tidak bisa membedakan antara dua konsep. Apa itu tes yang kuat? Apa bedanya dengan …

14 statistical-significance  power  robust 

Seorang kolega di kantor saya berkata kepada saya hari ini, "Model pohon tidak bagus karena tertangkap oleh pengamatan ekstrim". Pencarian di sini menghasilkan utas ini yang pada dasarnya mendukung klaim. Yang mengarahkan saya ke pertanyaan - dalam situasi apa model CART dapat menjadi kuat, dan bagaimana hal itu ditunjukkan?

14 regression  classification  robust  cart 

Biarkan Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)} jadi untuk sampel yang sangat singkat seperti {1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\} dapat dihitung dari menemukan urutan kkk statis dari perbedaan berpasangan: 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3 1 3 4 3 2 5 2 1 6 1 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling 

Saya sedang mengerjakan statistik untuk pembuatan perangkat lunak. Saya punya data untuk setiap build on pass / gagal dan waktu yang berlalu dan kami menghasilkan ~ 200 dari ini / minggu. Tingkat keberhasilannya mudah untuk dikumpulkan, saya dapat mengatakan bahwa 45% lulus setiap minggu. Tapi saya juga ingin menggabungkan waktu …

12 outliers  robust  average 

Contoh halaman ini menunjukkan bahwa regresi sederhana sangat dipengaruhi oleh pencilan dan ini dapat diatasi dengan teknik regresi yang kuat: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regress-in-R/ . Saya percaya lmrob dan ltsReg adalah teknik regresi kuat lainnya. Mengapa seseorang tidak harus melakukan regresi yang kuat (seperti rlm atau rq) setiap kali daripada melakukan regresi sederhana …

12 regression  multiple-regression  robust 

Saya menggunakan estimator biasa untuk kurtosis, , tapi saya perhatikan bahwa bahkan 'outlier' kecil dalam distribusi empiris saya , yaitu puncak kecil jauh dari pusat, sangat mempengaruhinya. Apakah ada estimator kurtosis yang lebih kuat?K^= μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

Saya perlu menyesuaikan distribusi Gaussian umum ke cloud 7-redup poin yang mengandung cukup banyak outlier dengan leverage tinggi. Apakah Anda tahu paket R yang bagus untuk pekerjaan ini?

11 r  distributions  normal-distribution  robust