Regression model

Оцінювання робастної коваріації (MCD)

Робастна коваріація за допомогою мінімального коваріаційного визначника (MCD) оцінює багатовимірний вектор середнього та коваріаційну матрицю, які не спотворюються викидами. Це стало практичним завдяки алгоритму Fast-MCD Руссеува та Ван Дріссена (1999), що базується на попередніх роботах Руссеува з робастного оцінювання.

Застосувати у StatMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateRobust Covariance (MCD) (Minimum Covariance Determinant Estimation). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/statistics/robust-covariance · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026