Robustní analýza časových řad
Robustní analýza časových řad umožňuje přizpůsobit autoregresní, klouzavé průměry a modely ARIMA řadám, které obsahují odlehlé hodnoty nebo strukturální zlomy, pomocí M-odhadu nebo MM-odhadu namísto metody nejmenších čtverců, takže několik anomálních pozorování nenaruší přizpůsobení. Navazuje na tradici robustní statistiky konsolidovanou v Maronna, Martin, Yohai a Salibián-Barrera (2019).
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
- Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687
- Peña, D., & Guttman, I. (1988). A Bayesian Approach for Predicting with Outliers. Journal of the American Statistical Association. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/robust-time-series
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.
- Analýza bodu rozpaduStatistika↔ compare
- Odhad mediánovou absolutní odchylkou (MAD)Statistika↔ compare
- Regrese metodou ordinárních nejmenších čtverců (OLS)Ekonometrie↔ compare
- Robustní lineární model se smíšenými efektyStatistika↔ compare
- Robustní odhady měřítka Sn a QnStatistika↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →