![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() ![]() |
![]() |
Juliya |
![]()
Сообщение
#1
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Активисты Сообщений: 1 197 Регистрация: 4.11.2008 Город: Москва Вы: преподаватель ![]() |
Наткнулась тут на обсуждение формулы Стерджеса и не могу точно перевести термин: oversmoothed histograms. Почему-то поисковики ничего не дают.. Никто не знает, что это? Переполненные? Со слишком большим числом интервалов?
или чересчур сглаженные ? а это как? или как точно? Цитата Most statistical packages use Sturges’ rule (or an extension of it) for selecting the number of classes when constructing a histogram. Sturges’ rule is also widely recommended in introductory statistics textbooks. It is known that Sturges’ rule leads to oversmoothed histograms, but Sturges’ derivation of his rule has never been questioned. In this note, I point out that the argument leading to Sturges’ rule is wrong. |
Juliya |
![]()
Сообщение
#2
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Активисты Сообщений: 1 197 Регистрация: 4.11.2008 Город: Москва Вы: преподаватель ![]() |
Цитата It is well known that major strength of non-parametric regression function estimation breaks down when correlated errors exist in the data. Positively (negatively) correlated errors tend to produce undersmoothing (oversmoothing). вот нашла ещё похожий термин в рамках непараметрических регрессионных моделей... Положительно (отрицательно) скоррелированные ошибки как раз производят undersmoothing (oversmoothing). У нас, если не ошибаюсь, это просто называется положительная или отрицательная автокорреляция ошибок... видимо, это не связано с гистограммой, которые, оказывается, тоже могут быть undersmoothed и oversmoothed... |
malkolm |
![]()
Сообщение
#3
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Преподаватели Сообщений: 2 167 Регистрация: 14.6.2008 Город: Н-ск Вы: преподаватель ![]() |
"Слишком сглаженные". Существует ли устоявшийся русскоязычный термин для этого понятия в практической статистике, не ведаю.
Грубо говоря, это гистограммы либо ядерные оценки плотности с слишком большим "окном", т.е. с малым числом интервалов группировки. Недостаточное число интервалов не позволяет заметить резкие колебания и прочие особенности плотности, т.е. как бы излишне сглаживает особенности плотности. |
Juliya |
![]()
Сообщение
#4
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Активисты Сообщений: 1 197 Регистрация: 4.11.2008 Город: Москва Вы: преподаватель ![]() |
(IMG:style_emoticons/default/thumbsup.gif) Спасибо огромное! (IMG:style_emoticons/default/flowers1.gif)
Понятно.... а undersmoothed - я сама видела, с "дырками", с отсутствием значений в некоторых интервалах, т.е. наоборот, разбитые на слишком большое количество интервалов. Вот нашла хорошую статью про количество интервалов при построении гистограммы... а какую формулу Вы считаете наилучшей? |
malkolm |
![]()
Сообщение
#5
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Преподаватели Сообщений: 2 167 Регистрация: 14.6.2008 Город: Н-ск Вы: преподаватель ![]() |
Я не имею дела с практической статистикой ни разу (IMG:style_emoticons/default/smile.gif) Если же говорить о скорости сходимости ядерных оценок к плотности, то скорость эта, деваться некуда, сильно зависит от гладкости самой плотности. В зависимости от степени её гладкости оптимальный шаг h_n в оценке
f_n(x) = 1/(n*h_n) *sum_i q((x-x_i) / h_n) может быть и порядка корня кубического из 1/n, и корня 5-й степени и т.п. |
Juliya |
![]()
Сообщение
#6
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Активисты Сообщений: 1 197 Регистрация: 4.11.2008 Город: Москва Вы: преподаватель ![]() |
Я так поняла, формула Стерджеса хорошо работает при небольших выборках (n~50-200), при обработке современных огромных массивов типа n~10^6 уже не годится..
а что такое ядерные оценки? Никогда не сталкивалась с этим термином... (IMG:style_emoticons/default/blush.gif) |
malkolm |
![]()
Сообщение
#7
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Преподаватели Сообщений: 2 167 Регистрация: 14.6.2008 Город: Н-ск Вы: преподаватель ![]() |
Ядерная оценка (kernel estimate), она же оценка Розенблата - Парзена - способ непараметрического оценивания плотности функцией, нарисованной выше. Там x1,...,xn - выборка, а ядро q(x) - некая чётная (желательно, ограниченная) функция, нормированная как плотность, с единичным "вторым моментом" int x^2 q(x) dx = 1. Например, кривая Гаусса.
|
Juliya |
![]()
Сообщение
#8
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Активисты Сообщений: 1 197 Регистрация: 4.11.2008 Город: Москва Вы: преподаватель ![]() |
Спасибо! (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)
|
Неведомский |
![]()
Сообщение
#9
|
Новичок ![]() Группа: Продвинутые Сообщений: 6 Регистрация: 18.11.2009 Город: сибирский Учебное заведение: ГОУ ВПО Вы: преподаватель ![]() |
|
Juliya |
![]()
Сообщение
#10
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Активисты Сообщений: 1 197 Регистрация: 4.11.2008 Город: Москва Вы: преподаватель ![]() |
Спасибо большое! (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)
Ну, мы что-то такое и напереводили.. А словарик отличный, ещё раз спасибо... Эх, люблю я Сибирь что-то все больше и больше... (IMG:style_emoticons/default/bigwink.gif) скоро, чувствую, главным научным центром страны будет... |
malkolm |
![]()
Сообщение
#11
|
Старший преподаватель ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Преподаватели Сообщений: 2 167 Регистрация: 14.6.2008 Город: Н-ск Вы: преподаватель ![]() |
Мне бы Ваш оптимизм (IMG:style_emoticons/default/sad.gif) Широко известная лет 30-40 назад в моей специальности Н-ская научная школа, например, исчезла полностью. Всего-то и остались - один престарелый академик, три доктора, ничего выдающегося не демонстрирующих, да пяток кандидатов, из которых звёзды тоже не вырастут...
|
Dimka |
![]()
Сообщение
#12
|
Доцент ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Преподаватели Сообщений: 4 925 Регистрация: 26.2.2007 Город: _ Вы: другое ![]() |
|
![]() ![]() |
![]() |
Текстовая версия | Сейчас: 25.5.2025, 17:31 |
Зеркало сайта Решебник.Ру - reshebnik.org.ru