Regression model
การประมาณค่าความแปรปรวนร่วมที่ทนทาน (MCD)
การประมาณค่าความแปรปรวนร่วมที่ทนทานด้วยวิธี Minimum Covariance Determinant (MCD) เป็นการประมาณค่าเวกเตอร์ค่าเฉลี่ยพหุตัวแปรและเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่ไม่ถูกบิดเบือนโดยค่าผิดปกติ วิธีนี้ถูกทำให้ใช้งานได้จริงด้วยอัลกอริทึม Fast-MCD โดย Rousseeuw และ Van Driessen (1999) ซึ่งต่อยอดจากงานก่อนหน้าของ Rousseeuw เกี่ยวกับการประมาณค่าที่ทนทาน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Minimum Covariance Determinant Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การถดถอยกำลังสองตัดแต่งน้อยที่สุด (Least Trimmed Squares: LTS)สถิติศาสตร์↔ compare
- การประมาณค่าส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์มัธยฐาน (MAD)สถิติศาสตร์↔ compare
- Robust ANOVA (Welch & Trimmed Mean)สถิติศาสตร์↔ compare
- ตัวประมาณค่าแบบ Theil-Senสถิติศาสตร์↔ compare