Als «robust» getaggte Fragen

Robustheit im Allgemeinen bezieht sich auf die Unempfindlichkeit einer Statistik gegenüber Abweichungen von ihren zugrunde liegenden Annahmen (Huber und Ronchetti, 2009).

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Sind robuste Methoden wirklich besser?
Ich habe zwei Gruppen von Probanden, A und B, jede mit einer Größe von ungefähr 400 und ungefähr 300 Prädiktoren. Mein Ziel ist es, ein Vorhersagemodell für eine binäre Antwortvariable zu erstellen. Mein Kunde möchte das Ergebnis der Anwendung des von A auf B erstellten Modells sehen. (In seinem Buch …

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Robuster T-Test für den Mittelwert
Ich versuche, die Null gegen die lokale Alternative E [ X ] > 0 für eine Zufallsvariable X zu testen, die einem leichten bis mittleren Versatz und einer Kurtosis der Zufallsvariablen unterliegt. Gemäß den Vorschlägen von Wilcox in "Einführung in die robuste Schätzung und das Testen von Hypothesen" habe ich …

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Robuster PCA vs. robuster Mahalanobis-Abstand zur Erkennung von Ausreißern
Robustes PCA (wie von Candes et al. 2009 oder besser Netrepalli et al. 2014 entwickelt ) ist eine beliebte Methode für die multivariate Ausreißererkennung. Aufgrund einer robusten, regulierten Schätzung der Kovarianzmatrix kann der Mahalanobis-Abstand jedoch auch für die Ausreißererkennung verwendet werden . Ich bin neugierig auf die (negativen) Vorteile einer …



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Schätzparameter einer Normalverteilung: Median statt Mittelwert?
Der übliche Ansatz zur Schätzung der Parameter einer Normalverteilung besteht darin, den Mittelwert und die Standardabweichung / Varianz der Stichprobe zu verwenden. Wenn es jedoch einige Ausreißer gibt, sollten der Median und die mediane Abweichung vom Median viel robuster sein, oder? Bei einigen Datensätzen, die ich ausprobiert habe, scheint die …


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Was ist ein robuster statistischer Test? Was ist ein leistungsfähiger statistischer Test?
Einige statistische Tests sind robust und andere nicht. Was genau bedeutet Robustheit? Überraschenderweise konnte ich auf dieser Seite keine solche Frage finden. Darüber hinaus werden manchmal die Robustheit und die Leistungsfähigkeit eines Tests gemeinsam erörtert. Und intuitiv konnte ich nicht zwischen den beiden Konzepten unterscheiden. Was ist ein leistungsfähiger Test? …

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Crashkurs in robuster Mittelwertschätzung
Ich habe eine Menge (ungefähr 1000) Schätzungen, und alle sollen Schätzungen der langfristigen Elastizität sein. Etwas mehr als die Hälfte davon wird mit Methode A und der Rest mit Methode B geschätzt. Irgendwo las ich so etwas wie "Ich denke, Methode B schätzt etwas ganz anderes als Methode A, weil …

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Können CART-Modelle robust gemacht werden?
Ein Kollege in meinem Büro sagte mir heute: "Baummodelle sind nicht gut, weil sie von extremen Beobachtungen erfasst werden." Eine Suche hier ergab diesen Thread , der im Grunde den Anspruch unterstützt. Was mich zu der Frage führt: In welcher Situation kann ein CART-Modell robust sein und wie wird dies …


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Gute Form, um Ausreißer zu entfernen?
Ich arbeite an Statistiken für Software-Builds. Ich habe Daten für jeden Build auf Pass / Fail und abgelaufene Zeit und wir generieren ~ 200 davon / Woche. Die Erfolgsquote lässt sich leicht zusammenfassen. Ich kann sagen, dass 45% einer Woche vergangen sind. Aber ich möchte auch die verstrichene Zeit zusammenfassen …

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Warum nicht jedes Mal eine robuste Regression?
Beispiele auf dieser Seite zeigen, dass die einfache Regression stark von Ausreißern beeinflusst wird und dies durch Techniken der robusten Regression überwunden werden kann: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Ich glaube, lmrob und ltsReg sind andere robuste Regressionstechniken. Warum sollte man nicht jedes Mal eine robuste Regression (wie rlm oder rq) durchführen, anstatt …

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Robuste Schätzung der Kurtosis?
Ich verwende den üblichen Schätzer für Kurtosis, , aber ich bemerke, dass selbst kleine Ausreißer in meiner empirischen Verteilung , dh kleine Spitzen weit vom Zentrum entfernt, beeinflussen es enorm. Gibt es einen Kurtosis-Schätzer, der robuster ist?K.^= μ^4σ^4K.^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}


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