Regression model

Робастная оценка ковариации (MCD)

Робастная ковариация с помощью минимального ковариационного определителя (MCD) оценивает многомерный вектор среднего и ковариационную матрицу, которые не искажаются выбросами. Практической реализацией этого метода стал алгоритм Fast-MCD, предложенный Rousseeuw и Van Driessen (1999), основанный на более ранних работах Rousseeuw по робастному оцениванию.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Упоминается в

ScholarGateRobust Covariance (MCD) (Minimum Covariance Determinant Estimation). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/robust-covariance · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026