robust पर टैग किए गए जवाब

डेटा का उपयोग करके व्यावसायिक समस्याओं को हल करते समय, यह सामान्य है कि कम से कम एक प्रमुख धारणा है कि अंडर-पिंस शास्त्रीय आँकड़े अमान्य हैं। अधिकांश समय, कोई भी उन मान्यताओं की जांच करने के लिए परेशान नहीं करता है ताकि आप वास्तव में कभी भी नहीं जान …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

मुझे लगता है कि मैं हर बार निराश हो जाता हूं जब मैंने किसी को यह कहते हुए सुना कि अवशिष्टों की गैर-सामान्यता और / या विषमलैंगिकता ओएलएस मान्यताओं का उल्लंघन करती है। करने के लिए अनुमान है एक OLS मॉडल में न तो इन मान्यताओं के मापदंडों गॉस-मार्कोव प्रमेय …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

मैं आउटलेर्स के साथ रैखिक डेटा के साथ काम कर रहा हूं, जिनमें से कुछ अनुमानित प्रतिगमन लाइन से 5 मानक विचलन से अधिक हैं। मैं एक रेखीय प्रतिगमन तकनीक की तलाश कर रहा हूं जो इन बिंदुओं के प्रभाव को कम करता है। अब तक मैंने जो किया वह …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

मैं robustR में Stata विकल्प के परिणामों को दोहराने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने rlmMASS पैकेज के कमांड फॉर्म का उपयोग किया है और lmrobपैकेज "कमांडबस" से भी। दोनों मामलों में परिणाम स्टाटा में "मजबूत" विकल्प से काफी अलग हैं। क्या कोई इस संदर्भ में कुछ सुझाव दे सकता …

39 r  stata  robust  robust-standard-error 

पैमाने के कई मजबूत अनुमानक मौजूद हैं । एक उल्लेखनीय उदाहरण मंझला निरपेक्ष विचलन जो मानक विचलन से संबंधित है के रूप में है σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 । एक बायेसियन ढांचे में, मोटे तौर पर सामान्य वितरण के स्थान का अनुमान लगाने के लिए कई तरीके मौजूद हैं (जैसे कि …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

यह सवाल मेरे दोस्त ने पूछा था जो इंटरनेट का जानकार नहीं है। मेरे पास कोई सांख्यिकी पृष्ठभूमि नहीं है और मैं इस प्रश्न के लिए इंटरनेट पर खोज कर रहा हूं। सवाल यह है कि क्या आउटेल को माध्य मान से बदलना संभव है? यदि यह संभव है, तो …

31 mean  outliers  robust  winsorizing 

मेरा प्रश्न से बाहर बहती है इस टिप्पणी , एक एंड्रयू गेल्मैन के ब्लॉग पोस्ट पर जिसमें उन्होंने 95% विश्वास अंतराल के बजाय 50% विश्वास के अंतराल के उपयोग की वकालत करता है, हालांकि इस आधार पर कि वे और अधिक मजबूती के साथ होने का अनुमान है नहीं: मैं …

30 confidence-interval  assumptions  robust 

में इस एंड्रयू गेल्मैन द्वारा ब्लॉग पोस्ट, वहाँ निम्नलिखित मार्ग है: 50 साल पहले के बायेसियन मॉडल निराशाजनक रूप से सरल लगते हैं (सिवाय, निश्चित रूप से, सरल समस्याओं के लिए), और मुझे उम्मीद है कि आज के बायेसियन मॉडल 50 साल बाद निराशाजनक रूप से सरल लगेंगे। (बस एक …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

मैं एक glm आकलन चलाने के लिए strongbase पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि जब मैं यह करता हूँ, मुझे निम्न त्रुटि मिलती है: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 इसका क्या मतलब / संकेत है? और …

29 r  generalized-linear-model  robust 

कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र से आने वाले, मैंने अक्सर मॉडल के फिटिंग के लिए RANSAC (रैंडम सैंपल कंसैन्स ) विधि का इस्तेमाल किया है जिसमें बहुत सारे आउटलेयर के साथ डेटा हो। हालाँकि, मैंने कभी इसे सांख्यिकीविदों द्वारा उपयोग नहीं किया है, और मैं हमेशा इस धारणा के तहत रहा …

26 outliers  bootstrap  robust 

मैंने पढ़ा है कि जब नमूनों का वितरण सामान्यता से हटता है तो t -est "काफी मजबूत" होता है। बेशक, यह उन अंतरों का नमूना वितरण है जो महत्वपूर्ण हैं। मेरे पास दो समूहों के लिए डेटा है। समूहों में से एक आश्रित चर पर अत्यधिक तिरछा है। दोनों समूहों …

24 t-test  assumptions  normality-assumption  robust 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

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 

मैंने MASS पैकेज Rका उपयोग करके एमएम वेट के साथ एक मजबूत रैखिक मॉडल का अनुमान लगाया rlm()। `R`` मॉडल के लिए मान प्रदान नहीं करता है , लेकिन अगर यह एक सार्थक मात्रा है, तो मैं एक होना चाहूंगा। मुझे यह जानने में भी दिलचस्पी है कि क्या मूल्य …

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

मैं एक सिमुलेशन अध्ययन करने की योजना बनाता हूं जहां मैं विभिन्न वितरणों के साथ कई मजबूत सहसंबंध तकनीकों के प्रदर्शन की तुलना करता हूं (तिरछा, बाहरी लोगों के साथ, आदि)। मजबूत के साथ , मेरा मतलब है कि एक) तिरछा वितरण, बी) आउटलेरर्स, और सी) भारी पूंछ के खिलाफ …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

क्या कोई मुझे समझा सकता है कि गणितीय तर्क दो बयानों (ए) और (बी) को एक साथ जोड़ देगा? आइए हम मानों (कुछ वितरण) का एक सेट करें। अभी, ए) मेडियन हर मूल्य पर निर्भर नहीं करता है [यह सिर्फ एक या दो मध्य मूल्यों पर निर्भर करता है]; बी) …

18 mean  median  robust  sensitivity-analysis