TAILIEUCHUNG - Computational Statistics Handbook with MATLAB phần 8

Chúng tôi sử dụng các tỷ lệ khả năng để thiết lập các ngưỡng mà sẽ cho chúng ta một xác suất cụ thể của báo động giả. Một khi chúng tôi có các ngưỡng, bước tiếp theo là xác định tỷ lệ mà tại đó chúng tôi một cách chính xác phân loại các trường hợp mục tiêu | 20 FIGURE This is an example of what can happen with the least squares method when an outlier is present. The dashed line is the fit with the outlier present and the solid line is the fit with the outlier removed. The slope of the line is changed when the outlier is used to fit the model. Before showing how the bisquare method can be incorporated into loess we first describe the general bisquare least squares procedure. First a linear regression is used to fit the data and the residuals Êị are calculated from t Yi - Y. The residuals are used to determine the weights from the bisquare function given by B u 1- u2 2 10 u 1 otherwise. The robustness weights are obtained from r B i 6ậo 2002 by Chapman Hall CRC where is the median of êi . A weighted least squares regression is performed using ri as the weights. To add bisquare to loess we first fit the loess smooth using the same procedure as before. We then calculate the residuals using Equation and determine the robust weights from Equation . The loess procedure is repeated using weighted least squares but the weights are now riwi x0 . Note that the points used in the fit are the ones in the neighborhood of x0. This is an iterative process and is repeated until the loess curve converges or stops changing. Cleveland and McGill 1984 suggest that two or three iterations are sufficient to get a reasonable model. PROCEDURE - ROBUST LOESS 1. Fit the data using the loess procedure with weights wi 2. Calculate the residuals Êi yi - yi for each observation. 3. Determine the median of the absolute value of the residuals . 4. Find the robustness weight from ê i Ì J T B using the bisquare function in Equation . 5. Repeat the loess procedure using weights of riwi. 6. Repeat steps 2 through 5 until the loess curve converges. In essence the robust loess iteratively adjusts the weights based on the residuals. We illustrate the robust loess procedure in the next example. Example .

• Tin học văn phòng
• lập trình máy tính
• tin học văn phòng
• ứng dụng máy tính
• kỹ thuật máy tính
• thủ thuật windows
• mẹo vặt máy tính
• tìm hiểu máy tính
• ứng dụng văn phòng
• Đề thực hành lập trình máy tính TH50
• Ngôn ngữ lập trình
• Đề thi lập trình máy tính
• Đề thi thực hành lập trình máy tính
• Bài tập lập trình máy tính
• Đề thực hành lập trình máy tính TH1
• Đề thực hành lập trình máy tính TH2
• Đề thực hành lập trình máy tính TH3
• Đề thực hành lập trình máy tính TH4
• Đề thực hành lập trình máy tính TH5
• Đề thực hành lập trình máy tính TH6
• Đề thực hành lập trình máy tính TH7
• Đề thực hành lập trình máy tính TH8
• Đề thực hành lập trình máy tính TH9
• Đề thực hành lập trình máy tính TH10
• Đề thực hành lập trình máy tính TH11
• Đề thực hành lập trình máy tính TH12
• Đề thực hành lập trình máy tính TH13
• Đề thực hành lập trình máy tính TH14
• Đề thực hành lập trình máy tính TH15
• Đề thực hành lập trình máy tính TH16
• Đề thực hành lập trình máy tính TH17
• Đề thực hành lập trình máy tính TH18
• Đề thực hành lập trình máy tính TH19
• Đề thực hành lập trình máy tính TH20
• Đề thực hành lập trình máy tính TH21
• Đề thực hành lập trình máy tính TH22
• Đề thực hành lập trình máy tính TH23
• Đề thực hành lập trình máy tính TH24