Robustne aegridade analüüs
Robustne aegridade analüüs sobitab autoregressiivseid, libiseva keskmise ja ARIMA mudeleid aegridadele, mis sisaldavad erindeid või struktuurseid murdekohti, kasutades M-hindamist või MM-hindamist tavaliste vähimruutude asemel, nii et mõned anomaalsed vaatlused ei moonuta sobitust. See järgib robustse statistika traditsiooni, mis on koondatud teosesse Maronna, Martin, Yohai ja Salibián-Barrera (2019).
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Murdepunkti analüüsStatistika↔ compare
- Mediaanist absoluutse hälbe (MAD) hindamineStatistika↔ compare
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
- Robustne lineaarne segaefektimudelStatistika↔ compare
- Sn and Qn Scale EstimatorsStatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →