Робастное оценивание
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			| Строка 3: | Строка 3: | ||
== Вычисление робастных оценок ==  | == Вычисление робастных оценок ==  | ||
| - | Рассмотрим пример. Для оценки <tex>p</tex>  | + | Рассмотрим пример. Для оценки <tex>p</tex> неизвестных параметров <tex>\theta_1,\; \dots ,\theta_p</tex> используется <tex>n</tex> наблюдений <tex>y_1,\; \dots,y_n</tex>, причем они связаны между собой следующим неравенством <tex>\mathbf{y}=X\mathbf{\theta}+\mathbf{u}</tex>, где элементы матрицы <tex>X</tex> суть известные коэффициенты, а <tex>\mathbf{u}</tex> - вектор независимых случайных величин,имеющих (приблизительное)одинаковые функции распределения.     | 
| - | + | ||
| - | <tex>\mathbf{y}=X\mathbf{\theta}+\mathbf{u}</tex>  | + | |
<tex>|\mathbf{y}-X\mathbf{\theta}|^2 \rightarrow \min</tex>  | <tex>|\mathbf{y}-X\mathbf{\theta}|^2 \rightarrow \min</tex>  | ||
Версия 18:51, 5 января 2010
Содержание | 
Введение
Вычисление робастных оценок
Рассмотрим пример. Для оценки  неизвестных параметров 
 используется 
 наблюдений 
, причем они связаны между собой следующим неравенством 
, где элементы матрицы 
 суть известные коэффициенты, а 
 - вектор независимых случайных величин,имеющих (приблизительное)одинаковые функции распределения.   
 
, 
 
 
 (
)
  
Литература
- Хьюбер П. Робастность в статистике. — М.: Мир, 1984.
 
Ссылки
- Робастность в статистике.
 - Робастность статистических процедур.
 - Публикации по робастным методам оценивания параметров и проверке статистических гипотез на сайте профессора НГТУ Лемешко Б.Ю..
 - Robust statistics.
 
|   |  Данная статья является непроверенным учебным заданием.
 До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.  | 

