Вопросы с тегом «robust»

При решении бизнес-задач с использованием данных обычно используется хотя бы одно ключевое предположение о том, что подкрепляющая классическая статистика недопустима. В большинстве случаев никто не удосуживается проверить эти предположения, поэтому вы никогда не узнаете. Например, то, что многие из распространенных веб-метрик являются «длинными хвостами» (относительно нормального распределения), к настоящему моменту …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

Я полагаю, что расстраиваюсь каждый раз, когда слышу, как кто-то говорит, что ненормальность остатков и / или гетероскедастичность нарушают допущения OLS. Для оценки параметров в модели МНК ни одно из этих предположений не является необходимым по теореме Гаусса-Маркова. Я вижу, как это важно в тестировании гипотез для модели OLS, потому …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

Я имею дело с линейными данными с выбросами, некоторые из которых находятся на расстоянии более 5 стандартных отклонений от расчетной линии регрессии. Я ищу технику линейной регрессии, которая уменьшает влияние этих точек. Пока что я сделал, чтобы оценить линию регрессии со всеми данными, затем отбросить точку данных с очень большими …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Я пытался повторить результаты опции Stata robustв R. Я использовал rlmкоманду из пакета MASS, а также команду lmrobиз пакета "robustbase". В обоих случаях результаты сильно отличаются от «надежного» параметра в Stata. Кто-нибудь может предложить что-то в этом контексте? Вот результаты, которые я получил, запустив надежную опцию в Stata: . reg …

39 r  stata  robust  robust-standard-error 

Существует ряд надежных оценок масштаба . Ярким примером является медианой абсолютное отклонение , которое относится к стандартному отклонению , как σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 . В байесовской структуре существует ряд способов надежной оценки местоположения примерно нормального распределения (скажем, нормального, загрязненного выбросами), например, можно предположить, что данные распределены как при распределении, так …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

Этот вопрос был задан моим другом, который не разбирается в Интернете. У меня нет статистики, и я искал в интернете этот вопрос. Вопрос в том, можно ли заменить выбросы средним значением? если это возможно, есть ли какие-либо книги / журналы, чтобы подтвердить это утверждение?

31 mean  outliers  robust  winsorizing 

Мой вопрос вытекает из этого комментария к сообщению в блоге Эндрю Гельмана, в котором он выступает за использование 50% -ных доверительных интервалов вместо 95% -ных доверительных интервалов, хотя не на том основании, что они более надежно оценены: Я предпочитаю интервалы от 50% до 95% по 3 причинам: Вычислительная стабильность, Более …

30 confidence-interval  assumptions  robust 

В этом посте Эндрю Гельмана есть следующий отрывок: Байесовские модели 50-летней давности кажутся безнадежно простыми (за исключением, конечно, простых задач), и я ожидаю, что сегодняшние байесовские модели будут казаться безнадежно простыми, спустя 50 лет. (Просто для простого примера: мы, вероятно, должны обычно использовать t вместо обычных ошибок практически везде, но …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Я использую пакет robustbase для запуска оценки glm. Однако, когда я делаю это, я получаю следующую ошибку: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 Что это значит / указывает? И как я могу это отладить? PS. Если вам понадобится что-нибудь …

29 r  generalized-linear-model  robust 

Исходя из области компьютерного зрения, я часто использовал метод RANSAC (Random Sample Consensus) для подгонки моделей к данным с большим количеством выбросов. Тем не менее, я никогда не видел, чтобы он использовался статистиками, и у меня всегда было впечатление, что его не считают «статистически обоснованным» методом. Почему это так? Это …

26 outliers  bootstrap  robust 

Я читал, что t- тест является «достаточно надежным», когда распределение выборок отклоняется от нормального. Конечно, важны именно выборочные распределения различий. У меня есть данные для двух групп. Одна из групп сильно отклонена от зависимой переменной. Размер выборки довольно мал для обеих групп (n = 33 в одной и 45 в …

24 t-test  assumptions  normality-assumption  robust 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я оценил надежную линейную модель Rс весами ММ, используя rlm()пакет MASS. `R`` не предоставляет значение для модели, но я хотел бы иметь его, если это значимое количество. Мне также интересно знать, есть ли смысл иметь значение которое взвешивает общую и остаточную дисперсию так же, как взвешивания наблюдений в устойчивой регрессии. …

19 r  goodness-of-fit  r-squared  robust  rlm 

Я планирую провести симуляционное исследование, в котором сравниваю эффективность нескольких надежных методов корреляции с различными распределениями (искаженное, с выбросами и т. Д.). Под устойчивым я имею в виду идеальный случай быть устойчивым к: а) перекосам, б) выбросам и в) тяжелым хвостам. Наряду с корреляцией Пирсона в качестве базовой линии, я …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

Может кто-нибудь объяснить мне ясную математическую логику, которая связывает два утверждения (а) и (б) вместе? Давайте иметь набор значений (некоторое распределение). Сейчас, а) Медиана не зависит от каждого значения [оно зависит только от одного или двух средних значений]; б) Медиана - это локус минимальной суммы абсолютных отклонений от нее. И …

18 mean  median  robust  sensitivity-analysis