Робастное оценивание
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 14: | Строка 14: | ||
<tex>\hat{\mathbf{y}} = H\mathbf{y}</tex>, <tex>H=X{(X^{T}X)}^{-1}X^T</tex> | <tex>\hat{\mathbf{y}} = H\mathbf{y}</tex>, <tex>H=X{(X^{T}X)}^{-1}X^T</tex> | ||
+ | |||
+ | <tex>H</tex> | ||
+ | |||
+ | <tex>\hat y_i</tex> <tex>r_i=y_i-\hat y_i</tex> | ||
+ | |||
+ | <tex>s_i</tex> <tex>y_i</tex> (<tex>r_i</tex>) | ||
+ | |||
+ | <tex>y_i</tex> <tex>{y_i}^{\ast}</tex> | ||
==Литература== | ==Литература== |
Версия 23:45, 4 января 2010
Содержание |
Введение
Вычисление робастных оценок
Рассмотрим пример. Для оценки ,
,
(
)
Литература
- Хьюбер П. Робастность в статистике. — М.: Мир, 1984.
Ссылки
- Робастность в статистике.
- Робастность статистических процедур.
- Публикации по робастным методам оценивания параметров и проверке статистических гипотез на сайте профессора НГТУ Лемешко Б.Ю..
- Robust statistics.
![]() | Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |