抗差估计抗差估计的原理抗差估计是近代测量平差范畴，又名稳健估计（robust estimate），据杨院士说中科院系统喜欢称之为抗差估计，武大喜欢称之为稳健估计。我们的测量值是随机变量，符合正态分布的，如果出现粗差（gross error）的话，我们在应用最小二差或卡尔曼滤波的时候就会使结果偏离真实值（滤波发散）的现象。我们解决粗差或系统误差的时候，可以从两方面去理解，均值漂移或者方差膨胀，抗差估
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2024-02-24 11:32:12
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稳健回归（Robustness regression）最小二乘法的弊端之前文章里的关于线性回归的模型，都是基于最小二乘法来实现的。但是，当数据样本点出现很多的异常点（outliers），这些异常点对回归模型的影响会非常的大，传统的基于最小二乘的回归方法将不适用。比如下图中所示，数据中存在一个异常点，如果不剔除改点，适用OLS方法来做回归的话，那么就会得到途中红色的那条线；如果将这个异常点剔除掉的话
# R语言稳健性检验
在统计学中，稳健性检验是指一种检验方法，用于检验数据中是否存在异常值或离群点对统计结果的影响。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了多种方法来进行稳健性检验。本文将介绍R语言中常用的稳健性检验方法，并给出相应的代码示例。
## 稳健性检验方法
在R语言中，常用的稳健性检验方法包括Huber检验、Tukey检验、M检验等。这些方法通过对数据进行适当的变换或调整，来减少异
原创
2024-04-14 05:22:31
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# R语言稳健性检验实现指南
## 概述
稳健性检验是统计学中常用的一种方法，用来评估数据对异常值的敏感性。在R语言中，我们可以使用一些包来实现稳健性检验，如`robustbase`和`robust`。本文将介绍如何使用这些包进行稳健性检验，并提供相应的示例代码。
## 流程概览
下面是实现R语言稳健性检验的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需
原创
2023-07-20 22:15:22
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调用robustfit函数作稳健回归regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数，参数的估计值受异常值的影响比较大。robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数，受异常值的影响就比较小。robustfit函数用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析，下面介绍robustfit函数的用法。1.4.1．robustfit函数的用法robustfit函数有以下几种
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2023-12-25 21:39:52
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数学建模数据分析——趋势性检验和平稳性检验在数学建模比赛中，经常需要对数据进行分析和预处理，常见的比如趋势分析（上升/下降/无明显趋势）和突变分析，很多时候靠人的经验观察得出结论，但这是不够严谨的。于是我们通常会采用一些更科学的方法，下面我们就来详细的捋一遍数据分析检验方法： 文章目录数学建模数据分析——趋势性检验和平稳性检验时间序列趋势性检验方法斜率法Cox-Stuart检验法Mann-Kend
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2024-02-05 08:44:26
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一、基本了解（一）定义汇总1、稳健性（robustness）是产品对各种噪声的抵抗能力，反应为产品质量特性的变异程度。变异程度小的产品稳健性高。2、噪声噪声是引起质量变异的干扰因素，有三种形式：①外部噪声。比如温度、湿度等使用环境因素。②内部噪声。比如产品在存储和使用过程中发生的材料变质、老化、磨损。③零件间噪声。严格地说，任何两件产品的同一零件都不会完全一样。3、稳定性（stability）当一
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2024-02-21 15:29:20
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软件系统的质量属性外部质量因素保持正确性（Correctness）1.确保接收的条件是正确的 分层：假定一个软件系统是分层开发的，每层都要确保自己是正确的，同时假定其调用的低层也是正确的。 2.测试与调试 a)防御式编程 b)证明自己的代码能满足预期要求。保持健壮性（Robustness）1.健壮性是软件系统对异常情况作出适当反应的能力。稳健性是为了确保如果出现某种情况，系统不会导致灾难性的（灾难
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2024-04-30 20:01:40
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TSLS，即两阶段最小二乘回归。是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，是指与误差项不相关的解释变量。产生内生性问题的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），当然很多时候会结合自身理论知识和直观专业
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2024-05-09 12:44:17
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目录在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题GARCH 模型基础估计 GARCH 参数fGarch 参数估计的行为结论译后记在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题本文翻译自《Problems In Estimating GARCH Parameters in R 》更新（11/2/17 3:00 PM MDT）：我从 R 的金融板块邮件列表收到一位知名金融工具包贡献者——Brian Pete
一、实验项目名称：基于R语言的时间序列平稳性检验 二、实验目的与要求： 平稳时间序列的概念，平稳性检验的时序图检验方法和自相关图检验方法。 三、实验原理： 时序图和自相关图检验时间序列的平稳性依据； 四、测试数据与实验结果 测试数据1 ：通过阅读教材内容，填写下列空白 实验结果： （1）时间序列分析的基本步骤如下框图： 由上面框图可以看出，进行时间序列分析之前要进行时间序列的预处理分析，即 平稳性
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2023-08-17 16:15:42
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# R语言检验对未知形式的异方差具有稳健性
在统计学中，异方差性是指不同组别或不同数据点的误差或扰动不服从相同的方差。这会对基于普通最小二乘法的回归分析造成困扰，因为它假设数据的误差项具有相同的方差。为了处理这些问题，R语言提供了一些工具，能够有效地检验和应对异方差性，即使我们对其形式未知。
## 异方差性检验
R语言中常用的异方差性检验方法有：白检验（White Test）、布雷施-帕甘检
RANSAC是一种常用的稳健估计的方法，稳健估计的方法有很多，特别是在大量数据处理中。在机器自动化数据采集过程中，不可避免的有三种误差，粗差，系统误差，偶然误差，分别可以对应三种解决方法获取最优解：无偏估计，有偏估计，抗差（robustness）估计（稳健估计）。 粗差即错误，尽管对于数据预处理之后，粗差仍不可能完全剔除，对于含有少量粗差的最优解的估计通常有两类，三种思路，第一类，将全部数据做为初
凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.之前推荐过“实证应用经济学中的稳健性检验是什么?怎么做？哪些策略呢？”，今天再看一下稳健性检验在文献中的具体做法。稳健性检验考察的是评价方法和指标解释能力的强壮性，也就是当改变某些参数时，评价方法和指标是否仍然对评价结
原创
2021-03-25 22:31:55
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基于Token重演曾经是流程挖掘中合规性检查的标准方法。随着更先进的技术（例如，基于对齐的技术）的采用，基于Token重演被放弃了。Alessandro Berti 和 Wil van der Aalst等人于2019年提出了一种更为先进的Token重演的拟合度评估方法，该方法更快且可扩展，下面我们将详细介绍这一算法。1.背景介绍&n
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2024-07-14 10:22:37
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# R语言中的平稳性检验指南
在时间序列分析中，平稳性是非常重要的一项特性。平稳性检验可以帮助我们判断时间序列数据的均值和方差是否保持不变。下面，我将为你详细介绍如何在R语言中进行平稳性检验，包括所需的步骤、代码示例以及相关注释，以便你能顺利掌握这项技能。
## 流程概述
在进行平稳性检验之前，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1
## 平稳性检验 R语言 入门指南
在时间序列分析中，平稳性检验是一个非常重要的步骤。平稳性指的是时间序列的数据在统计特性上（如均值、方差）在时间上保持不变。当我们要分析一个时间序列时，首先需要确认它是否是平稳的。接下来，我将为刚入行的小白介绍如何在R语言中进行平稳性检验。我们将通过一个简单的流程进行演示，并且会用到代码和图表来帮助你理解整个过程。
### 任务流程
以下是进行平稳性检验的基
spss中新趋势是一组数据像某个中心值靠拢的倾向。描述数据分布的中心位置的统计量称为位置桶质量称为位置统计量，对于连续变量或称为尺度变量和定序变量描述数据中心趋势的指标有均值中位数，众数5%截尾均值，对于定性数据名义数据描述数据中心趋势的指标只有众数 均值一般是指数据的算术均值，算术平均数是数据中心趋势的重要度量指标，也是实际问题中的使用。最多的纸标是我们考察的变量有嗯，各测
# R语言平稳性检验
## 1. 概述
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。平稳性指的是时间序列的统计特性在不同时间段内具有相似的性质。平稳时间序列的均值、方差和自相关函数都不会随时间的推移而发生明显的变化。
平稳性检验是判断一个时间序列是否是平稳的方法。在R语言中，我们可以使用一些统计工具来进行平稳性检验，如ADF检验、KPSS检验等。
本文将介绍平稳性检验的流程，并给出相应的R代码
原创
2023-08-29 13:38:44
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平稳性定义平稳性是时间序列中最重要的概念之一。 一个平稳的序列意味着它的均值、方差和协方差不随时间变化。图一：均值是变化的（增长），整体是向上增长的趋势。在- 个平稳的序列里，它不应该有任何的变化趋势。图二：没有一个明显变化的趋势，但是每一个数据的差别很大，而且这个差别的大小也不是稳定的。即方差是变化的图三： 随着时间的变化，数据的分布变得密集，（中间是挤在一起的），意味着协方差在变化。大多数的时
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2023-10-22 08:32:35
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