С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Высокоэффективные робастные M-оценки параметра масштаба на базе Q-оценки // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2017. – Т. 10, № 3
Creators: Смирнов Павел Олегович; Шевляков Георгий Леонидович; Широков Иван Сергеевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Imprint: Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2017
Collection: Общая коллекция
Subjects: Математическая кибернетика; Математика; робастные оценки; гауссовское распределение; распределение Коши; Коши распределение; robustness; robust estimates; Gaussian distribution; distribution Cauchy; Cauchy distribution; робастность
UDC: 519.7
LBC: 22.18
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18721/JPM.10309
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

The highly efficient and robust Q-estimate of the scale parameter proposed by Rousseeuw and Croux (1993) and commonly employed has been approximated using computationally fast Huber M-estimates. The suggested M-estimates were shown to be robust and highly efficient for an arbitary underlying data distribution due to right choosing the approximation parameters. The following indicators of the efficiency and robustness of M-estimates of scale were computed: their asymptotic variances, influence functions and breakdown points. A special attention was given to the particular cases of the Gaussian and Cauchy distributions. It is noteworthy that for the Cauchy distribution, the suggested robust estimate of scale coincides with the maximal likelihood estimate. Finally, the computation time of these highly-efficient and robust estimates of scale is 3-4 times less than for the corresponding Q-estimates.

Широко используемая высокоэффективная робастная Q-оценка параметра масштаба, предложенная в работе Руссива и Крукса (1993), аппроксимирована с помощью "быстрых" хьюберовских M-оценок. Показано, что предложенные нами М-оценки являются высокоэффективными и робастными на произвольном распределении, благодаря правильному выбору параметров аппроксимации. Особое внимание уделено случаям гауссовского распределения и распределения Коши.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous Read

Usage statistics

stat Access count: 183
Last 30 days: 4
Detailed usage statistics