Статистические данные > Методология [представлена 25 октября 2026 года] Название: Calibration of sustain Covariance под названием " HTML View (экспериментальный) резюме: Оценка минимального коварианта (MCD) является одним из наиболее широко используемых высокоразрывных оценок многомерного местоположения и рассеивания. Его практический успех зависит от соответствующих корректировок, которые устраняют асимптотические и небольшие отклонения в выборке, возникающие при обрезке. Хотя в рамках многовариантного обычного распределения имеются явные факторы последовательности, а совсем недавно - мультимариативные модели учащихся-т, эти поправки касаются только асимптотического поведения оценщика. В Гауссианском случае известно, что КОР также имеет незначительный конечный сбой в выборке, особенно для небольших размеров выборки и относительно больших размеров. Такая предвзятость распространяется на надежные расстояния Махаланобиса и может влиять на последующие процедуры, включая многовариантное обнаружение резких выбросов и убедительные выводы. В настоящем документе анализируется поведение конечных образцов оценки MCD и связанных с этим высоких расстояний в рамках многовариантного распределения учащихся-т, что может быть уместным во многих областях применения. Обширные эксперименты в Монте-Карло проводятся по широкому кругу размеров, габаритов и уровней зачистки и степени свободы. На основе этих экспериментов эмпирические корректировочные коэффициенты получаются и примеряются с…
Калибровка надежной ковариационной оценки под тяжелыми хвостами
arXiv: 261 0346422v1 Annuate Type: New Brieflook: The Minimal Covariance Determinant (MCD) - один из наиболее широко используемых высокопоказателей многовариантного местоположения и рассеяния. Его практический успех зависит от соответствующих корректировок, которые устраняют асимптотические и небольшие отклонения в выборке, возникающие при обрезке. Хотя в рамках многовариантного обычного распределения имеются явные факторы последовательности, а совсем недавно - мультимариативные модели учащихся-т, эти поправки касаются только асимптотического поведения оценщика. В Гауссианском случае известно, что КОР также имеет незначительный конечный сбой в выборке, особенно для небольших размеров выборки и относительно больших размеров. Такая предвзятость распространяется на надежные расстояния Махаланобиса и может влиять на последующие процедуры, включая многовариантное обнаружение резких выбросов и убедительные выводы. В настоящем документе анализируется поведение конечных проб для оценки MCD и связанных с этим надежных расстояний в многоварианте