robust statistics是什么意思，robust statistics的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

坚固统计量

例句

A novel motion detection method based on robust statistics was proposed.

提出了一种基于鲁棒统计量的运动检测方法。

In this paper, we introduce the concepts of robust statistics and the robust method of M-estimation.

本文介绍了稳健统计的概念和M估计的稳健方法。

Through robust statistics, put forward a robust estimation algorithm to estimate measuring results and error.

通过鲁棒统计，提出了一个鲁棒估计算法处理测量结果和误差。

In this paper, the robust statistics base is introduced, and the properties of robust statistics are analysed.

介绍稳健统计基础，分析稳健统计性质，并将稳健统计应用于实验室不确定度计算和实验室能力验证。

This parameter estimation method was introduced by combination of distribution hypothesis with robust statistics.

方法：结合分布假设和稳健统计给出了参数估计方法。

专业解析

稳健统计学（robust statistics）是统计学领域的一个重要分支，其核心目标是在数据存在异常值、测量误差或模型假设偏离时，仍能保持分析结果的可靠性和稳定性。这一概念最早由统计学家Peter J. Huber在1964年提出，并在其著作《Robust Statistical Procedures》中系统阐述了理论基础。

从方法特性来看，稳健统计通过以下三个层面实现鲁棒性：

抗异常值干扰：采用中位数替代均值等受异常值影响较小的统计量，例如在金融数据分析中，中位数的使用能有效避免极端交易价格对整体趋势判断的干扰
模型弹性：发展出M估计量（M-estimator）和W估计量（W-estimator）等参数估计方法，这些方法通过加权函数降低异常数据的权重，在工程测量领域被广泛应用于传感器数据的校正
分布稳健性：不需要严格满足正态分布假设，例如非参数统计方法中的符号检验（sign test），在医学研究中常用于处理非对称分布的治疗效果数据

现代稳健统计方法已渗透到多个前沿领域，包括机器学习中的Huber损失函数设计、生物信息学中的基因表达数据分析，以及工业质量控制中的过程监控系统。国际标准化组织（ISO）在其《统计方法应用指南》（ISO 3534-3:2013）中明确推荐使用稳健统计方法处理实验室间的比对数据。

网络扩展资料

“Robust statistics”（稳健统计学）是统计学中的一个重要分支，旨在开发对数据异常值、模型假设偏离或小部分数据污染不敏感的统计方法。以下是其详细解释：

1.核心特点

抗干扰性：即使数据中存在异常值或轻微违背模型假设（如正态性、同方差性），稳健统计方法仍能保持较高的准确性。
稳定性：对数据的小幅扰动不敏感，确保分析结果可靠。

2.常见方法

M估计（M-estimation）：通过优化目标函数（如Huber损失函数）减少异常值的影响。
抗差估计（Robust Estimation）：如中位数代替均值、MCD（最小协方差行列式）用于协方差估计。
经验似然（Empirical Likelihood）：一种非参数方法，适用于复杂数据分布。

3.应用领域

金融统计：处理市场数据中的极端波动。
回归分析：使用稳健标准误（如怀特异方差修正）应对异方差问题。
数据挖掘：识别和排除异常值以提高模型泛化能力。

4.与经典统计的区别

经典统计方法（如最小二乘法）对异常值敏感，而稳健统计通过调整估计函数或引入权重机制降低这种敏感性。

5.工具与实现

常用工具包包括MATLAB的稳健统计工具（如robpca、fastMCD），以及统计软件（如Stata、R）中的robust选项。

若需更深入的理论或代码实现细节，可参考相关教材或专业工具文档（来源：）。

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