不确定数据上中位数与其他稳健估计量分布的近似
离散数学
2018-03-14 v2 统计计算
摘要
稳健估计量，如点集的中位数，在存在离群值的数据分析中十分重要。我们研究具有离散分布的位置不确定点的稳健估计量。即，数据集中的每个点有一个描述其位置的离散概率分布。不确定数据的概率性质使得计算此类估计量具有挑战性，因为估计量的真值现在由分布而非单个点描述。我们展示如何构造并估计点集中位数的分布。构建该分布的近似支撑耗时近线性，而对该支撑赋概率耗时二次。我们还发展了针对具有有界VC维的范围的稳健估计量分布的一般近似技术。这包括高维几何中位数与线性回归的Siegel估计量。
引用
@article{arxiv.1601.00630,
title = {Approximating the Distribution of the Median and other Robust Estimators on Uncertain Data},
author = {Kevin Buchin and Jeff M. Phillips and Pingfan Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.00630},
year = {2018}
}
备注
Full version of a paper to appear at SoCG 2018