Редактирование: Выброс

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 114: Строка 114:
 
В статистике методы, устойчивые к нарушениям модельных предположений о данных, называются ''робастными''. Метод локально взвешенного сглаживания относится к ''робастным'' методам, так как он устойчив к наличию небольшого количества выбросов.  
 
В статистике методы, устойчивые к нарушениям модельных предположений о данных, называются ''робастными''. Метод локально взвешенного сглаживания относится к ''робастным'' методам, так как он устойчив к наличию небольшого количества выбросов.  
 
* [[Дерево решений и случайный лес|Дерево принятия решения]] (англ. ''decision tree''<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9 Дерево принятия решения]</ref>). Это дерево, как и уже описанный алгоритм локально взвешенного сглаживания, относится к ''робастным'' методам;
 
* [[Дерево решений и случайный лес|Дерево принятия решения]] (англ. ''decision tree''<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9 Дерево принятия решения]</ref>). Это дерево, как и уже описанный алгоритм локально взвешенного сглаживания, относится к ''робастным'' методам;
* [[Вариации регрессии|Робастная регрессия]] (англ. ''robust regression''<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Robust_regression Робастная регрессия]</ref>). В отличие от регрессии, использующей, например, метод наименьших квадратов, в этом алгоритме не строится идеализированное предположение, что вектор ошибок <math>\varepsilon</math> распределен согласно нормальному закону. Однако на практике зачастую имеют место отклонения от этого предположения. Тогда можно применить метод наименьших модулей (англ. ''Least Absolute Deviation, LAD ''<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Least_absolute_deviations Метод наименьших модулей]</ref>) в случае, если распределение ошибок измерений подчиняется распределению Лапласа (англ. Laplace distribution <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%9B%D0%B0%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B0 Распределение Лапласа]</ref>).
+
* [[Вариации регрессии|Робастная регрессия]] (англ. ''robust regression''<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Robust_regression Робастная регрессия]</ref>). В отличии от регрессии, использующей, например, метод наименьших квадратов, в этом алгоритме не строится идеализированное предположение, что вектор ошибок <math>\varepsilon</math> распределен согласно нормальному закону. Однако на практике зачастую имеют место отклонения от этого предположения. Тогда можно применить метод наименьших модулей (англ. ''Least Absolute Deviation, LAD ''<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Least_absolute_deviations Метод наименьших модулей]</ref>) в случае, если распределение ошибок измерений подчиняется распределению Лапласа (англ. Laplace distribution <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%9B%D0%B0%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B0 Распределение Лапласа]</ref>).
  
 
==См.также==
 
==См.также==

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: