Preguntas etiquetadas con outliers

Tengo una serie diaria bastante predecible con estacionalidad semanal. Puedo hacer predicciones que parecen ser bastante precisas (confirmadas por validación cruzada) cuando no hay vacaciones. Sin embargo, cuando hay vacaciones, tengo los siguientes problemas: En mi pronóstico obtengo números distintos de cero para las vacaciones, a pesar de que todas …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

Encontré muchos artículos que afirman que los métodos de impulso son sensibles a los valores atípicos, pero ningún artículo explica por qué. En mi experiencia, los valores atípicos son malos para cualquier algoritmo de aprendizaje automático, pero ¿por qué los métodos de refuerzo son especialmente sensibles? ¿Cómo clasificarían los siguientes …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

Estoy trabajando en estadísticas para compilaciones de software. Tengo datos para cada compilación en pasar / fallar y el tiempo transcurrido y generamos ~ 200 de estos / semana. La tasa de éxito es fácil de agregar, puedo decir que el 45% pasó cualquier semana. Pero también me gustaría agregar …

12 outliers  robust  average 

Estoy tratando de detectar valores anómalos en una serie temporal de datos climáticos con algunas observaciones faltantes. Al buscar en la web encontré muchos enfoques disponibles. De ellos, la descomposición stl parece atractiva, en el sentido de eliminar la tendencia y los componentes estacionales y estudiar el resto. Lectura STL: …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Necesito obtener un valor lo más preciso posible para el brillo de una fuente de luz principalmente estable dados doce valores de luminosidad de muestra. El sensor es imperfecto, y la luz ocasionalmente puede "parpadear" más brillante o más oscura, lo que puede ignorarse, de ahí mi necesidad de detección …

12 classification  outliers  algorithms 

Estoy tratando de automatizar la detección de valores atípicos en series de tiempo y utilicé una modificación de la solución propuesta por Rob Hyndman aquí . Digamos que mido las visitas diarias a un sitio web de varios países. Para algunos países donde las visitas diarias son de cientos o …

11 time-series  outliers  computational-statistics 

Estoy usando el estimador habitual para la curtosis, , pero noto que incluso pequeños 'valores atípicos' en mi distribución empírica , es decir, pequeños picos lejos del centro, lo afectan enormemente. ¿Existe un estimador de curtosis que sea más robusto?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

Tengo una regresión logística de intercepción aleatoria (debido a mediciones repetidas) y me gustaría hacer algunos diagnósticos, específicamente en relación con valores atípicos y observaciones influyentes. Miré los residuos para ver si hay observaciones que se destacan. Pero también me gustaría mirar algo como la distancia de Cook o DFFITS. …

11 mixed-model  outliers  glmm  cooks-distance 

Estoy escribiendo un script que analiza los tiempos de ejecución de los procesos. No estoy seguro de su distribución, pero quiero saber si un proceso se ejecuta "demasiado tiempo". Hasta ahora he estado usando 3 desviaciones estándar de los últimos tiempos de ejecución (n> 30), pero me dijeron que esto …

11 outliers  reliability  average 

¿Cuál es la mejor manera de seleccionar automáticamente las características para la detección de anomalías? Normalmente trato la detección de anomalías como un algoritmo en el que las características son seleccionadas por expertos humanos: lo que importa es el rango de salida (como en "entrada anormal - salida anormal"), por …

11 feature-selection  outliers 

Necesito escribir un programa para encontrar el punto GPS promedio de una población de puntos. En la práctica sucede lo siguiente: Cada mes, una persona registra un punto GPS del mismo activo estático. Debido a la naturaleza del GPS, estos puntos difieren ligeramente cada mes. A veces, la persona comete …

11 outliers  spatial 

¿Se puede utilizar la regresión para la detección de mentiras? Entiendo que hay formas de mejorar un modelo de regresión eliminando los valores atípicos. Pero el objetivo principal aquí no es ajustar un modelo de regresión, sino descubrir mentirosos usando la regresión

11 regression  outliers 

Estoy investigando el campo de la respuesta funcional de los ácaros. Me gustaría hacer una regresión para estimar los parámetros (velocidad de ataque y tiempo de manejo) de la función Rogers tipo II. Tengo un conjunto de datos de medidas. ¿Cómo puedo determinar mejor los valores atípicos? Para mi regresión, …

11 r  outliers  nonlinear-regression 

Como dice el título, ¿alguien sabe de un buen libro actualizado que cubra el preprocesamiento de datos en general y especialmente las técnicas de detección atípicas? No es necesario que el libro se centre exclusivamente en eso, pero debe tratar exhaustivamente los temas antes mencionados: no estaría contento con algo …

11 dataset  data-mining  references  outliers