Preciso ajustar uma distribuição gaussiana generalizada a uma nuvem de pontos de 7 dim contendo um número bastante significativo de outliers com alta alavancagem. Você conhece algum bom pacote R para este trabalho?
r
distributions
normal-distribution
robust
kjetil b halvorsen
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Respostas:
Também há mclust: http://www.stat.washington.edu/research/reports/2012/tr597.pdf http://cran.r-project.org/web/packages/mclust/index.html
Porém, é preciso ter cuidado: a modelagem de mistura no espaço de alta dimensão pode consumir bastante CPU e memória, se a sua nuvem de pontos for grande. Cerca de quatro anos atrás, eu estava fazendo um lote de dados de pontos de dimensão 11 a 50-200K, e ele tendia a rodar em 4-11 GB de RAM e levava até uma semana para calcular cada caso (e eu tinha 400). Isso certamente é possível, mas pode ser uma dor de cabeça se você estiver usando um cluster de computação compartilhado ou tiver recursos limitados disponíveis.
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Isso soa como um modelo gaussiano clássico de mistura multivariada. Eu acho que o pacote BayesM pode funcionar.
Aqui estão alguns pacotes de misturas gaussianas multivariadas
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