Robustní odhad kovariance (MCD)
Robustní kovariance pomocí metody minimálního kovariančního determinantu (MCD) odhaduje vícerozměrný vektor střední hodnoty a kovarianční matici, které nejsou zkresleny odlehlými hodnotami. Prakticky proveditelným se stal díky algoritmu Fast-MCD od Rousseeuwa a Van Driessena (1999), který staví na dřívější práci Rousseeuwa v oblasti robustního odhadu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
- Rousseeuw, P. J. & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley. ISBN: 978-0471488552
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Minimum Covariance Determinant Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Regrese nejmenších ořezaných čtverců (Least Trimmed Squares, LTS)Statistika↔ compare
- Odhad mediánovou absolutní odchylkou (MAD)Statistika↔ compare
- Robustní ANOVA (Welch & Ořezaný průměr)Statistika↔ compare
- Odhad Theil-SenStatistika↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →