Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 13 záznamů.  předchozí11 - 13  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Robust Knowledge Discovery from High-Dimensional Data
Kalina, Jan
The paper is devoted to advanced robust methods for information extraction from highdimensional data. The concept of knowledge discovery is discussed together with its two important aspects: high dimensionality of the data and sensitivity to the presence of outlying data values. We propose new robust methods for knowledge discovery suitable for highdimensional data. They are based on the idea of implicit weighting, which is inspired by the least weighted squares regression estimator. We propose a highly robust method for a dimension reduction, which can be described as a robust alternative of the principal component analysis based on implicit down-weighting of less reliable data values. Further, we propose a novel robust approach to cluster analysis, which is a popular knowledge discovery method of unsupervised learning. A two-stage cluster analysis method tailor-made for highdimensional data is obtained by combining the robust principal component analysis with the robust cluster analysis. The procedure can be interpreted as a robust knowledge discovery method tailor made for high-dimensional data.
On Heteroscedasticity in Robust Regression
Kalina, Jan
This work studies the phenomenon of heteroscedasticity and its consequences for various methods of linear regression, including the least squares, least weighted squares and regression quantiles. We focus on hypothesis tests for these regression methods. The new approach consists in deriving asymptotic heteroscedasticity tests for robust regression, which are asymptotically equivalent to standard tests computed for the least squares regression. One approach to modeling heteroscedasticity assumes a prior knowledge or specific model for the variability of random regression errors. Another (and more general) approach does not assume a specific form of heteroscedasticity. The paper also describes heteroscedastic regression, which is a tool to incorporate heteroscedasticity to the model. This allows us to define the heteroscedastic least weighted squares regression.
Asymptotické vlastnosti intervalových statistik
Vajda, Igor ; van der Meulen, E. C.
Toto je pokračování naší předchozí práce pojednávající o jednoduchých intervalových statistikách. Zde uvažujeme obecné intervalové m-statistiky. Zavádíme nové intervalové statistiky vyjadřující neshodu hypotetických a empirických distribucí. Dokazujeme, že tyto nové statistiky jsou asymptoticky ekvivalentní se všemi intervalovými statistikami známými z literatury. Obecná asymptotická ekvivalence tohoto typu je nový výsledek se zajímavými aplikacemi.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 13 záznamů.   předchozí11 - 13  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.