A robustez em geral se refere à insensibilidade de uma estatística a desvios de suas suposições subjacentes (Huber e Ronchetti, 2009).
Ao resolver problemas de negócios usando dados, é comum que pelo menos uma suposição de que a subclasse de estatísticas clássicas seja inválida. Na maioria das vezes, ninguém se incomoda em verificar essas suposições para que você nunca saiba. Por exemplo, que muitas das métricas comuns da Web são...
Suponho que fico frustrado toda vez que ouço alguém dizer que a não normalidade de resíduos e / ou heterocedasticidade viola as suposições do OLS. Para estimar parâmetros em um modelo OLS, nenhuma dessas suposições é necessária pelo teorema de Gauss-Markov. Vejo como isso é importante no Teste de...
Estou lidando com dados lineares com valores discrepantes, alguns dos quais estão a mais de 5 desvios-padrão da linha de regressão estimada. Estou procurando uma técnica de regressão linear que reduz a influência desses pontos. Até agora, o que fiz foi estimar a linha de regressão com todos os...
Eu tenho tentado replicar os resultados da opção Stata robustem R. Eu usei o rlmcomando do pacote MASS e também o comando lmrobdo pacote "robustbase". Nos dois casos, os resultados são bem diferentes da opção "robusta" no Stata. Alguém pode sugerir algo neste contexto? Aqui estão os resultados...
Existe um número de estimadores robustos de escala . Um exemplo notável é o desvio absoluto mediana que se relaciona com o desvio padrão como σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 . Em uma estrutura bayesiana, existem várias maneiras de estimar com robustez a localização de uma...
Esta pergunta foi feita pelo meu amigo que não é conhecedor da Internet. Não tenho antecedentes estatísticos e tenho pesquisado na Internet esta questão. A questão é: é possível substituir os valores discrepantes pelo valor médio? se for possível, existe alguma referência / periódicos para apoiar...
Em este post no blog de Andrew Gelman, há a seguinte passagem: Os modelos bayesianos de 50 anos atrás parecem irremediavelmente simples (exceto, é claro, por problemas simples), e espero que os modelos bayesianos de hoje pareçam irremediavelmente simples, daqui a 50 anos. (Apenas para um exemplo...
Minha pergunta sai desse comentário em um post de Andrew Gelman no blog em que ele defende o uso de intervalos de confiança de 50% em vez de intervalos de confiança de 95%, embora não com base em que eles sejam estimados com mais robustez: Eu prefiro intervalos de 50% a 95% por 3 razões:...
Estou usando o pacote robustbase para executar uma estimativa de glm. No entanto, quando faço isso, recebo o seguinte erro: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 O que isso significa / indica? E...
Vindo do campo da visão computacional, frequentemente utilizei o método RANSAC (Random Sample Consensus) para ajustar modelos a dados com muitos outliers. No entanto, nunca o vi usado por estatísticos, e sempre tive a impressão de que não era considerado um método "estatisticamente correto". Por...
Eu li que o teste t é "razoavelmente robusto" quando as distribuições das amostras saem da normalidade. Obviamente, é a distribuição amostral das diferenças que são importantes. Eu tenho dados para dois grupos. Um dos grupos é altamente inclinado na variável dependente. O tamanho da amostra é...
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....
Estimei um modelo linear robusto Rcom pesos MM, usando o rlm()pacote MASS. `R`` não fornece um valor de para o modelo, mas eu gostaria de ter um se for uma quantidade significativa. Também estou interessado em saber se existe algum significado em ter um valor que pesa a variação total e residual da...
Planejo fazer um estudo de simulação em que comparo o desempenho de várias técnicas de correlação robustas com diferentes distribuições (distorcidas, com outliers, etc.). Com robusto , quero dizer o caso ideal de ser robusto contra a) distribuições distorcidas, b) discrepantes ec) caudas...
Alguém pode me explicar a lógica matemática que ligaria duas afirmações (a) e (b)? Vamos ter um conjunto de valores (alguma distribuição). Agora, a) A mediana não depende de todo valor [depende apenas de um ou dois valores médios]; b) Mediana é o lugar geométrico da soma mínima dos desvios...
O PCA robusto (desenvolvido por Candes et al 2009 ou melhor ainda por Netrepalli et al 2014 ) é um método popular para detecção multivariada de outlier , mas a distância de Mahalanobis também pode ser usada para detecção de outlier, dada uma estimativa robusta e regularizada da matriz de...
Como ajusto os parâmetros de uma distribuição t, ou seja, os parâmetros correspondentes à 'média' e 'desvio padrão' de uma distribuição normal. Eu suponho que eles são chamados de 'média' e 'escala / graus de liberdade' para uma distribuição t? O código a seguir geralmente resulta em erros de...
Eu tenho dois grupos de sujeitos, A e B, cada um com um tamanho de aproximadamente 400 e cerca de 300 preditores. Meu objetivo é construir um modelo de previsão para uma variável de resposta binária. Meu cliente deseja ver o resultado da aplicação do modelo criado de A em B. (Em seu livro...
Estou tentando testar o nulo , em relação à alternativa local , para uma variável aleatória , sujeita a inclinação leve a média e curtose da variável aleatória. Seguindo as sugestões de Wilcox em 'Introdução à estimativa robusta e testes de hipóteses', observei os testes com base na média aparada,...
Eu tenho usado IRLS (mínimos quadrados ponderados) iterativamente para minimizar as funções do seguinte formulário, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) onde é o número de instâncias de x_i \ in \ mathbb {R} , m \ in \ mathbb {R} é a...