Perguntas com a marcação «robust»

Eu tenho dois grupos de sujeitos, A e B, cada um com um tamanho de aproximadamente 400 e cerca de 300 preditores. Meu objetivo é construir um modelo de previsão para uma variável de resposta binária. Meu cliente deseja ver o resultado da aplicação do modelo criado de A em …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

Estou tentando testar o nulo , em relação à alternativa local , para uma variável aleatória , sujeita a inclinação leve a média e curtose da variável aleatória. Seguindo as sugestões de Wilcox em 'Introdução à estimativa robusta e testes de hipóteses', observei os testes com base na média aparada, …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

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 

Como ajusto os parâmetros de uma distribuição t, ou seja, os parâmetros correspondentes à 'média' e 'desvio padrão' de uma distribuição normal. Eu suponho que eles são chamados de 'média' e 'escala / graus de liberdade' para uma distribuição t? O código a seguir geralmente resulta em erros de "falha …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Eu tenho usado IRLS (mínimos quadrados ponderados) iterativamente para minimizar as funções do seguinte formulário, 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) onde é o número de instâncias de x_i \ in \ mathbb {R} , m \ in \ mathbb {R} é a estimativa robusta que eu …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

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 

Estou usando rlm no pacote R MASS para regredir um modelo linear multivariado. Funciona bem para várias amostras, mas estou obtendo coeficientes quase nulos para um modelo específico: Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action = na.omit) Residuals: …

15 r  multiple-regression  robust 

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 

Alguns testes estatísticos são robustos e outros não. O que exatamente significa robustez? Surpreendentemente, não consegui encontrar essa pergunta neste site. Além disso, às vezes, a robustez e a potência de um teste são discutidas juntas. E, intuitivamente, não consegui diferenciar os dois conceitos. O que é um teste poderoso? …

14 statistical-significance  power  robust 

Um colega do meu escritório me disse hoje: "Os modelos de árvores não são bons porque são pegos por observações extremas". Uma pesquisa aqui resultou neste segmento que basicamente suporta a reivindicação. O que me leva à pergunta - em que situação um modelo CART pode ser robusto e como …

14 regression  classification  robust  cart 

Seja Qn=Cn. { |XEu-Xj| ; eu&lt;j}( K )Qn=Cn.{|XEu-Xj|;Eu&lt;j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)} portanto, para uma amostra muito curta como , pode ser calculada a partir da localização da estática da ésima ordem das diferenças entre pares: k{1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\}kkk 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling 

Estou trabalhando em estatísticas para compilações de software. Eu tenho dados para cada build em aprovação / reprovação e tempo decorrido e geramos ~ 200 deles / semana. A taxa de sucesso é fácil de agregar, posso dizer que 45% passaram em uma determinada semana. Mas também gostaria de agregar …

12 outliers  robust  average 

Os exemplos desta página mostram que a regressão simples é marcadamente afetada por valores discrepantes e isso pode ser superado por técnicas de regressão robusta: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Acredito que lmrob e ltsReg são outras técnicas robustas de regressão. Por que não se deve fazer uma regressão robusta (como rlm ou …

12 regression  multiple-regression  robust 

Eu estou usando o estimador usual para , mas eu noto que mesmo pequenas outliers 'em minha distribuição empírica, isto é, pequenos picos muito longe do centro, afetá-lo tremendamente. Existe um estimador de curtose mais robusto?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

Preciso ajustar uma distribuição gaussiana generalizada a uma nuvem de pontos de 7 dim contendo um número bastante significativo de outliers com alta alavancagem. Você conhece algum bom pacote R para este trabalho?

11 r  distributions  normal-distribution  robust