最小协方差行列式问题中参数选择的稳定性框架
统计方法学
2025-07-02 v6 统计计算
摘要
最小协方差行列式（MCD）方法是一种广泛采用的稳健估计和异常值检测工具。在本文中，我们引入了基于稳定性概念的 MCD 模型选择。我们的最佳子集方法利用了先前的最佳实践，例如用于初始化的统计深度和用于子集精炼的集中步骤。我们的贡献在于构建了一个自助法程序来估计最佳子集算法的不稳定性。不稳定性路径提供了对数据集内点/离群点结构的洞察，并有助于选择合适的子集大小。我们严格地将所提出的框架与现有的 MCD 变体进行了基准测试，并在几个真实世界数据集上展示了其实用性。
引用
@article{arxiv.2401.14359,
title = {A Stability Framework for Parameter Selection in the Minimum Covariance Determinant Problem},
author = {Qiang Heng and Hui Shen and Kenneth Lange},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.14359},
year = {2025}
}