পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| শক্তিশালী মাহালানোবিস দূরত্ব× | Theil-Sen Estimator× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | পরিসংখ্যান | পরিসংখ্যান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1990 | 1968 |
| প্রবর্তক≠ | Rousseeuw & Van Zomeren (robust distance); Filzmoser, Garrett & Reimann (multivariate outlier detection) | Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968) |
| ধরন≠ | Robust multivariate outlier detection | Robust linear regression |
| মৌলিক উৎস≠ | Rousseeuw, P. J. & Van Zomeren, B. C. (1990). Unmasking Multivariate Outliers and Leverage Points. Journal of the American Statistical Association, 85(411), 633-639. DOI ↗ | Sen, P. K. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379-1389. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | MCD Mahalanobis distance, robust mahalanobis, minimum covariance determinant distance, Robust Mahalanobis Uzaklığı | Theil-Sen Tahmincisi, Theil-Sen regression, median slope estimator, Sen's slope estimator |
| সম্পর্কিত≠ | 5 | 6 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Robust Mahalanobis Distance flags multivariate outliers by measuring how far each observation lies from the centre of the data using a robust covariance estimate. It builds on the robust-distance framework of Rousseeuw and Van Zomeren (1990) and the multivariate outlier-detection approach of Filzmoser, Garrett and Reimann (2005), replacing the classical mean and covariance with the Minimum Covariance Determinant (MCD) estimate so that the outliers themselves do not distort the distance. | The Theil-Sen estimator is a robust linear regression method that estimates the slope as the median of the slopes computed over all pairs of data points. Introduced by Henri Theil in 1950 and extended by P. K. Sen in 1968, it tolerates outliers in the response with a breakdown point of about 29%. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|