Robuszt kovariancia becslés (MCD)
Robuszt kovariancia a Minimális Kovariancia Determináns (MCD) segítségével becsül egy többváltozós átlagvektort és kovarianciamátrixot, amelyeket nem torzítanak el a kiugró értékek. A Rousseeuw és Van Driessen (1999) által kidolgozott Fast-MCD algoritmus tette gyakorlatilag használhatóvá, Rousseeuw korábbi, robuszt becslésre irányuló munkájára építve.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Minimum Covariance Determinant Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Legkisebb Nyesett Négyzetes (LTS) RegresszióStatisztika↔ compare
- Medián Abszolút Deviáció (MAD) BecslésStatisztika↔ compare
- Robusztus ANOVA (Welch és trimmelt átlag)Statisztika↔ compare
- Theil-Sen becslőStatisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →