Запитання з тегом «robust»

При вирішенні бізнес-проблем із використанням даних прийнято вважати, що принаймні одне ключове припущення про те, що класична статистика недостатку не є дійсною. Більшість часу ніхто не намагається перевірити ці припущення, щоб ви насправді ніколи не знали. Наприклад, що так багато загальних веб-метрик є "довгохвостими" (відносно звичайного розповсюдження), на сьогоднішній день …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

Я припускаю, що я засмучуюся кожного разу, коли чую, як хтось каже, що ненормальність залишків та / або гетерокедастичність порушує припущення OLS. Для оцінки параметрів в моделі OLS жодне з цих припущень теоремою Гаусса-Маркова не потрібно. Я бачу, як це має значення в Тестуванні гіпотез для моделі OLS, тому що, …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

Я маю справу з лінійними даними з випереджаючими людьми, деякі з яких мають більше 5 стандартних відхилень від розрахункової лінії регресії. Я шукаю техніку лінійної регресії, яка зменшує вплив цих точок. Поки що я зробив, це оцінити лінію регресії з усіма даними, потім відкинути точку даних з дуже великими залишками …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Я намагався повторити результати параметра Stata robustв Р. Я використав rlmкоманду з пакету MASS, а також команду lmrobз пакету "robustbase". В обох випадках результати сильно відрізняються від "надійного" варіанту в Stata. Чи може хтось запропонувати щось у цьому контексті? Ось результати, які я отримав, коли запустив надійний варіант у Stata: …

39 r  stata  robust  robust-standard-error 

Існує ряд надійних оцінювачів масштабу . Помітним прикладом є середнє абсолютне відхилення, яке відноситься до стандартного відхилення як . У байєсівській системі існує ряд способів чітко оцінити розташування приблизно нормального розподілу (скажімо, нормального зараження сторонніми людьми), наприклад, можна припустити, що дані поширюються як при розподілі, так і по розподілу Лапласа. …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

Це питання мені задав мій друг, який не користується Інтернетом. У мене немає статистичних даних, і я шукав Інтернет з цього питання. Питання полягає в тому, чи можна замінити середньостатистичні показники? якщо це можливо, чи є довідники / журнали для резервного копіювання цього твердження?

31 mean  outliers  robust  winsorizing 

Моє запитання випливає з цього коментаря до публікації в блозі Ендрю Гелмана, в якій він виступає за використання 50% довірчих інтервалів замість 95% довірчих інтервалів, хоча не на тій підставі, що вони більш чітко оцінюються: Я віддаю перевагу інтервали від 50% до 95% з 3 причин: Обчислювальна стабільність, Більш інтуїтивна …

30 confidence-interval  assumptions  robust 

У цій публікації в блозі Ендрю Гелмана є такий пасаж: Моделі Байєса 50 років тому здаються безнадійно простими (за винятком, звичайно, простих проблем), і я думаю, що байєсівські моделі сьогодні будуть здаватися безнадійно простими, 50 років тому. (Просто для простого прикладу: ми, мабуть, повинні регулярно використовувати t, а не звичайні …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Я використовую пакет robustbase, щоб виконати оцінку glm . Однак коли я це роблю, я отримую таку помилку: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 Що це означає / вказує? І як я можу це налагодити? PS. Якщо вам потрібно …

29 r  generalized-linear-model  robust 

Виходячи з області комп’ютерного зору, я часто використовував метод RANSAC (Random Sample Consensus) для пристосування моделей до даних з великою кількістю видатків. Однак я ніколи не бачив, щоб його використовували статистики, і я завжди мав враження, що це не вважається "статистично обгрунтованим" методом. Чому це так? Він є випадковим за …

26 outliers  bootstrap  robust 

Я читав, що t -test є "досить надійним", коли розподіли зразків відходять від нормальності. Звичайно, важливим є розподіл вибірки різниць. У мене є дані для двох груп. Одна з груп сильно перекошена залежною змінною. Розмір вибірки досить малий для обох груп (n = 33 в одній і 45 в іншій). …

24 t-test  assumptions  normality-assumption  robust 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

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 оцінив надійну лінійну модель у Rвазі MM, використовуючи rlm()пакет MASS. `R`` не дає значення моделі для моделі, але я хотів би мати його, якщо це значуща кількість. Мені також цікаво дізнатися, чи є сенс мати значення R 2, яке зважує загальну та залишкову дисперсію так само, як спостереження зважувались …

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

Я планую зробити симуляційне дослідження, де я порівнюю ефективність декількох надійних методів кореляції з різними розподілами (косою, з атрибутами тощо). Під міцним , я маю на увазі ідеальний випадок бути стійким проти: а) перекошених розподілів, б) переживачів та в) важких хвостів. Поряд із співвідношенням Пірсона як базової лінії, я думав …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

Чи може хтось пояснити мені, що я зрозумів математичну логіку, яка поєднала б два твердження (а) та (б) разом? Будемо мати набір значень (деякий розподіл). Тепер, а) медіана не залежить від кожного значення [воно просто залежить від одного або двох середніх значень]; б) Медіана - це місце мінімальних відхилень суми …

18 mean  median  robust  sensitivity-analysis