Perguntas com a marcação «outliers»

Um aumento no número de casos e mortes ocorre durante epidemias (aumento repentino de números) devido à circulação de vírus (como o vírus do Nilo Ocidental nos EUA em 2002) ou à diminuição da resistência de pessoas ou à contaminação de alimentos ou água ou ao aumento do número de …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

O PCA robusto (desenvolvido por Candes et al 2009 ou melhor ainda por Netrepalli et al 2014 ) é um método popular para detecção multivariada de outlier , mas a distância de Mahalanobis também pode ser usada para detecção de outlier, dada uma estimativa robusta e regularizada da matriz de …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

Tenho dados de séries temporais mensais e gostaria de fazer previsões com detecção de outliers. Esta é a amostra do meu conjunto de dados: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Estou procurando algumas técnicas robustas para remover discrepâncias e erros (seja qual for a causa) dos dados financeiros das séries temporais (por exemplo, tickdata). Os dados das séries temporais financeiras de tick-by-tick são muito confusos. Ele contém grandes lacunas (de tempo) quando a bolsa é fechada e faz grandes saltos …

16 time-series  outliers 

Eu tenho um modelo de previsão testado com quatro métodos, como você pode ver na figura do boxplot abaixo. O atributo que o modelo prevê está no intervalo de 0 a 8. Você pode perceber que há um limite superior externo e três limites inferiores indicados por todos os métodos. …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

Da Wikipedia Observações influentes são aquelas que têm um efeito relativamente grande nas previsões do modelo de regressão. Da Wikipedia Pontos de alavancagem são aquelas observações, se houver, feitas em valores extremos ou extremos das variáveis ​​independentes, de modo que a falta de observações vizinhas significa que o modelo de …

15 regression  outliers  leverage 

A abordagem comum para estimar os parâmetros de uma distribuição normal é usar a média e o desvio / variância padrão da amostra. No entanto, se houver alguns discrepantes, a mediana e o desvio médio da mediana devem ser muito mais robustos, certo? Em alguns conjuntos de dados que eu …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Eu tenho um monte (cerca de 1000) de estimativas e todas elas devem ser estimativas da elasticidade a longo prazo. Um pouco mais da metade é estimado usando o método A e o restante usando o método B. Em algum lugar, li algo como "Acho que o método B estima …

15 mean  outliers  robust  references 

Estou tentando entender o resultado que vejo no meu gráfico abaixo. Normalmente, costumo usar o Excel e obter uma linha de regressão linear, mas no caso abaixo, estou usando R e recebo uma regressão polinomial com o comando: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() Então, minhas perguntas se resumem a …

14 r  regression  data-visualization  outliers 

Gostaria de saber se existe uma maneira simples de detectar discrepâncias. Para um dos meus projetos, que era basicamente uma correlação entre o número de vezes que os participantes participam de atividade física em uma semana e o número de vezes que comem fora de casa (fast food) em uma …

14 correlation  outliers 

Em Kahneman e Deaton (2010) † , os autores escrevem o seguinte:††^\dagger Essa regressão explica 37% da variância, com um erro quadrático médio da raiz (RMSE) de 0,67852. Para eliminar discrepâncias e relatórios de renda implausíveis, retiramos observações nas quais o valor absoluto da diferença entre a receita logarítmica e …

13 regression  outliers 

Qual é a diferença entre Outlier e Anomaly no contexto de aprendizado de máquina. Meu entendimento é que os dois se referem à mesma coisa.

13 outliers  terminology  anomaly-detection 

Eu tenho um conjunto de dados supondo que os vizinhos mais próximos são os melhores preditores. Apenas um exemplo perfeito de gradiente bidirecional visualizado- Suponha que tenhamos um caso em que faltam poucos valores, podemos prever facilmente com base em vizinhos e tendências. Matriz de dados correspondente em R (exemplo …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Estou tentando separar dois grupos de valores de um único conjunto de dados. Eu posso assumir que uma das populações está normalmente distribuída e tem pelo menos metade do tamanho da amostra. Os valores do segundo são mais baixos ou mais altos que os valores do primeiro (a distribuição é …

13 dataset  outliers  expectation-maximization