Regression model

אמידת שונוּת-משותפת חסונה (MCD)

אמידת שונוּת-משותפת חסונה באמצעות קריטריון קובריאנס מינימלי (MCD) אומדת וקטור ממוצע רב-משתני ומטריצת שונוּת-משותפת שאינם מוטים על ידי חריגים. היא הפכה למעשית בזכות אלגוריתם Fast-MCD של Rousseeuw ו-Van Driessen (1999), בהתבסס על עבודתו המוקדמת של Rousseeuw על אמידה חסונה.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Minimum Covariance Determinant Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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

מאוזכר על ידי

ScholarGateRobust Covariance (MCD) (Minimum Covariance Determinant Estimation). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/robust-covariance · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026