Perguntas com a marcação «robust»

Estou conduzindo uma regressão logística com um resultado binário (iniciar e não iniciar). Minha mistura de preditores são todas variáveis ​​contínuas ou dicotômicas. Usando a abordagem Box-Tidwell, um dos meus preditores contínuos viola potencialmente a suposição de linearidade do logit. Não há indicação de que as estatísticas de qualidade de …

10 regression  logistic  references  assumptions  robust 

Estou usando um modelo de regressão de Poisson para dados de contagem e estou me perguntando se há razões para não usar o erro padrão robusto para as estimativas de parâmetros? Estou particularmente preocupado porque algumas das minhas estimativas sem robustez não são significativas (por exemplo, p = 0,13), mas …

10 poisson-distribution  robust 

Por favor, veja editar. Quando você tem dados com caudas pesadas, fazer uma regressão com erros de student-t parece uma coisa intuitiva. Ao explorar essa possibilidade, encontrei este artigo: Breusch, TS, Robertson, JC, & Welsh, AH (01 de novembro de 1997). As novas roupas do imperador: uma crítica ao modelo …

10 regression  mathematical-statistics  modeling  robust 

No caso de estimadores robustos, o que significa eficiência gaussiana ? Por exemplo, tem 82% de eficiência gaussiana e 50% de ponto de ruptura.QnQnQ_{_n} A referência é: Rousseeuw PJ e Croux, C. (1993). "Alternativas ao desvio absoluto médio." J. American Statistical Assoc., 88, 1273-1283

10 normal-distribution  scales  robust 

Questões: Modelos lineares impróprios são utilizados na prática ou algum tipo de curiosidade é descrita de tempos em tempos em revistas científicas? Em caso afirmativo, em que áreas eles são usados? Existem outros exemplos de tais modelos? Finalmente, os erros padrão, valores- , etc. retirados do OLS para esses modelos …

9 regression  references  linear-model  robust 

Na página 180 de Estatísticas robustas: A abordagem baseada nas funções de influência encontra-se a seguinte pergunta: 16: Mostre que para estimadores invariantes à localização sempre . Encontre o limite superior correspondente no ponto de ruptura da amostra finita , ambos no caso em que é ímpar ou é par. …

9 self-study  robust 

Estou procurando uma estimativa robusta da média que tem uma propriedade específica. Eu tenho um conjunto de elementos para os quais quero calcular esta estatística. Em seguida, adiciono novos elementos, um de cada vez, e para cada elemento adicional eu gostaria de recalcular a estatística (também conhecida como algoritmo online). …

9 estimation  mean  robust 

Estou executando algumas regressões e, como queria estar do lado seguro, decidi usar erros padrão de HAC (consistência de heterocedasticidade e autocorrelação) por toda parte. Pode haver alguns casos em que a correlação serial não está presente. De qualquer forma, é uma abordagem válida? Existem desvantagens?

8 time-series  least-squares  standard-error  robust  robust-standard-error 

O estimador de Theil-Sen é interessante para mim, no entanto, quando eu o implemento, acabo com algo que escala como O (n ^ 2). Segundo a wikipedia, ele pode ser calculado exatamente em O (n log (n)). Alguém pode me indicar uma implementação eficiente (python ou mathematica seria melhor, Matlab …

8 regression  robust 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Eu tenho a seguinte tabela em R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame") > …

8 r  regression  linear-model  robust 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Estou tentando criar um modelo de previsão usando regressão. Este é o gráfico de diagnóstico para o modelo que recebo usando lm () no R: O que li do gráfico QQ é que os resíduos têm uma distribuição de cauda pesada, e o gráfico Residuais vs Ajustados parece sugerir que …

8 regression  residuals  heteroscedasticity  robust  rlm 

Como posso calcular a média truncada ou aparada? Digamos truncado em 10%? Eu posso imaginar como fazê-lo se você tiver 10 entradas, mais ou menos, mas como posso fazer isso para muitas entradas?

8 mean  robust  truncation  trimmed-mean 

Um dos supostos usos dos estimadores de L é a capacidade de estimar "de maneira robusta" os parâmetros de uma variável aleatória extraída de uma determinada classe. Uma das desvantagens do uso das distribuições Levy stableαα\alpha é que é difícil estimar os parâmetros, dada uma amostra de observações extraídas da …

8 distributions  estimation  robust  parametric  stable-distribution