Regression model

Робастна оценка на ковариацията (MCD)

Робастната ковариация чрез минималния ковариационен детерминант (MCD) оценява многомерен векторен среден и ковариационна матрица, които не са изкривени от екстремни стойности. Това стана практично чрез алгоритъма Fast-MCD на Rousseeuw и Van Driessen (1999), надграждайки по-ранната работа на Rousseeuw върху робастните оценки.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Rousseeuw, P. J. & Van Driessen, K. (1999). A Fast Algorithm for the Minimum Covariance Determinant Estimator. Technometrics, 41(3), 212-223. DOI: 10.1080/00401706.1999.10485670
  2. Rousseeuw, P. J. & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley. ISBN: 978-0471488552

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Minimum Covariance Determinant Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/robust-covariance

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateRobust Covariance (MCD) (Minimum Covariance Determinant Estimation). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/robust-covariance · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026