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【2h】

Two Procedures for Robust Monitoring of Probability Distributions of Economic Data Streams induced by Depth Functions

机译:稳健监测概率分布的两种方法   深度函数引起的经济数据流

摘要

Data streams (streaming data) consist of transiently observed, evolving intime, multidimensional data sequences that challenge our computational and/orinferential capabilities. In this paper we propose user friendly approaches forrobust monitoring of selected properties of unconditional and conditionaldistribution of the stream basing on depth functions. Our proposals are robustto a small fraction of outliers and/or inliers but sensitive to a regime changeof the stream at the same time. Their implementations are available in our freeR package DepthProc.
机译:数据流(流数据)由瞬态观察的,不断发展的及时多维数据序列组成,这些序列挑战了我们的计算和/或推理能力。在本文中,我们提出了一种用户友好的方法,可以基于深度函数对流的无条件和条件分布的选定属性进行鲁棒性监视。我们的建议对一小部分离群值和/或离群值具有鲁棒性,但同时对流的状态变化敏感。它们的实现可在我们的freeR软件包DepthProc中获得。

著录项

  • 作者

    Kosiorowski, Daniel;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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