Взвешенное среднее Тьюки
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м |
м |
||
| (3 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
[[Изображение:Tukey.PNG|thumb|300px||Один шаг вычисления взвешенного среднего Тьюки]] | [[Изображение:Tukey.PNG|thumb|300px||Один шаг вычисления взвешенного среднего Тьюки]] | ||
| - | Взвешенное среднее Тьюки — оценка среднего значения выборки, устойчивая к наличию выбросов. Алгоритм вычисления оценки носит итерационный характер. До достижения сходимости повторяются следующие шаги: | + | Взвешенное среднее Тьюки — [[М-оценка]] среднего значения выборки, устойчивая к наличию выбросов. Алгоритм вычисления оценки носит итерационный характер. До достижения сходимости повторяются следующие шаги: |
# Вычисляется оценка среднего значения выборки (в начала работы алгоритма — обычная медиана). | # Вычисляется оценка среднего значения выборки (в начала работы алгоритма — обычная медиана). | ||
# Определяются расстояния от вычисленного среднего до каждого элемента выборки. Согласно этим расстояниям, элементам выборки присваиваются различные веса, с учётом которых среднее значение пересчитывается. Характер весовой функции таков, что наблюдения, отстоящие от среднего достаточно далеко, не вносят большого вклада в значение взвешенного среднего. | # Определяются расстояния от вычисленного среднего до каждого элемента выборки. Согласно этим расстояниям, элементам выборки присваиваются различные веса, с учётом которых среднее значение пересчитывается. Характер весовой функции таков, что наблюдения, отстоящие от среднего достаточно далеко, не вносят большого вклада в значение взвешенного среднего. | ||
Часто используют только одну итерацию вычисления оценки. | Часто используют только одну итерацию вычисления оценки. | ||
| - | == Одношаговый метод вычисления оценки | + | == Одношаговый метод вычисления оценки== |
| - | Пусть имеется [[выборка]] <tex>x=\left\{x_1,\ldots,x_n\right\}.</tex> По ней рассчитывается [[медиана]] <tex>M</tex>, затем для каждого наблюдения — модуль его отклонения от медианы. Величина <tex>S</tex> — медиана выборки <tex>\left\{\left|x_1-M\right|,\ldots,\left|x_n-M\right|\right\}</tex> — называется абсолютным отклонением среднего (англ. [http://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation Median Absolute Deviation, MAD]) и является мерой вариации выборки. | + | Пусть имеется [[выборка]] <tex>x=\left\{x_1,\ldots,x_n\right\}.</tex> По ней рассчитывается [[медиана]] <tex>M</tex>, затем для каждого наблюдения — модуль его отклонения от медианы. Величина <tex>S</tex> — медиана выборки <tex>\left\{\left|x_1-M\right|,\ldots,\left|x_n-M\right|\right\}</tex> — называется [[Абсолютное отклонение среднего|абсолютным отклонением среднего]] (англ. [http://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation Median Absolute Deviation, MAD]) и является мерой вариации выборки. |
Для каждого элемента выборки <tex>x_i</tex> вычисляется отклонение от среднего: <tex>u_i=\frac{x_i-M}{cS+\eps}, \:\: i=1,\ldots,n,</tex> где <tex>c</tex> — параметр, от которого зависит чувствительность к отклонениям от среднего, <tex>\eps</tex> — малая постоянная величина, назначение которой — исключить возможность деления на ноль. | Для каждого элемента выборки <tex>x_i</tex> вычисляется отклонение от среднего: <tex>u_i=\frac{x_i-M}{cS+\eps}, \:\: i=1,\ldots,n,</tex> где <tex>c</tex> — параметр, от которого зависит чувствительность к отклонениям от среднего, <tex>\eps</tex> — малая постоянная величина, назначение которой — исключить возможность деления на ноль. | ||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
Дополнительное преимущество алгоритма - возможность рассчитать [[доверительный интервал]] для оценки при помощи приближения распределением Стьюдента. Симметричный <tex>(1-\alpha)</tex>% доверительный интервал даётся формулой | Дополнительное преимущество алгоритма - возможность рассчитать [[доверительный интервал]] для оценки при помощи приближения распределением Стьюдента. Симметричный <tex>(1-\alpha)</tex>% доверительный интервал даётся формулой | ||
::<tex>T_{bi}\pm t_{df}^{(1-\alpha/2)} \cdot\frac{S_{bi}}{\sqrt{n}},\:\:\: S_{bi} = \sqrt{n}\cdot \frac {\sqrt{ \sum_{\left|u_i\right|\leq 1} \left(x_i-T_{bi}\right)^2 \left(1-u^2 \right)^4 } } { \left| \sum_{\left|u_i\right|\leq 1} \left(1-u_i^2\right) \left(1-5u_i^2\right) \right| },</tex> | ::<tex>T_{bi}\pm t_{df}^{(1-\alpha/2)} \cdot\frac{S_{bi}}{\sqrt{n}},\:\:\: S_{bi} = \sqrt{n}\cdot \frac {\sqrt{ \sum_{\left|u_i\right|\leq 1} \left(x_i-T_{bi}\right)^2 \left(1-u^2 \right)^4 } } { \left| \sum_{\left|u_i\right|\leq 1} \left(1-u_i^2\right) \left(1-5u_i^2\right) \right| },</tex> | ||
| - | где <tex>t_{df}^{(1-\alpha/2)}</tex> | + | где <tex>t_{df}^{(1-\alpha/2)}</tex> — <tex>\left(1-\alpha/2\right)</tex>-квантиль распределения Стьюдента с числом степеней свободы <tex>df=\max\left(0.7*(n-1),1\right).</tex> |
== Итерационный метод вычисления оценки== | == Итерационный метод вычисления оценки== | ||
Текущая версия
Взвешенное среднее Тьюки — М-оценка среднего значения выборки, устойчивая к наличию выбросов. Алгоритм вычисления оценки носит итерационный характер. До достижения сходимости повторяются следующие шаги:
- Вычисляется оценка среднего значения выборки (в начала работы алгоритма — обычная медиана).
- Определяются расстояния от вычисленного среднего до каждого элемента выборки. Согласно этим расстояниям, элементам выборки присваиваются различные веса, с учётом которых среднее значение пересчитывается. Характер весовой функции таков, что наблюдения, отстоящие от среднего достаточно далеко, не вносят большого вклада в значение взвешенного среднего.
Часто используют только одну итерацию вычисления оценки.
Содержание |
Одношаговый метод вычисления оценки
Пусть имеется выборка По ней рассчитывается медиана
, затем для каждого наблюдения — модуль его отклонения от медианы. Величина
— медиана выборки
— называется абсолютным отклонением среднего (англ. Median Absolute Deviation, MAD) и является мерой вариации выборки.
Для каждого элемента выборки вычисляется отклонение от среднего:
где
— параметр, от которого зависит чувствительность к отклонениям от среднего,
— малая постоянная величина, назначение которой — исключить возможность деления на ноль.
Для взвешивания используется биквадратичная функция:
Итоговое значение среднего вычисляется по следующей формуле:
Дополнительное преимущество алгоритма - возможность рассчитать доверительный интервал для оценки при помощи приближения распределением Стьюдента. Симметричный % доверительный интервал даётся формулой
где —
-квантиль распределения Стьюдента с числом степеней свободы
Итерационный метод вычисления оценки
Литература
Hoaglin, D.C., Mosteller, F., Tukey, J.W. Understanding Robust and Exploratory Data Analysis. John Wiley & Sons, New York (2000).
