利用复杂调查估计函数型变量的$L_1$-中位数：应用于电力负荷曲线
其他统计学
2012-09-25 v1 应用统计
统计方法学
摘要
平均曲线被广泛用作客户用电习惯的指标。目前，在法国电力公司（EDF），类别负荷曲线是使用逐点均值函数估计的。不幸的是，众所周知，均值对异常值（例如一个或多个消费水平异常高的消费者）的存在高度敏感。在本文中，我们提出了平均曲线的一种替代方案：更稳健的-中位数曲线。在处理大型函数型数据（例如负荷曲线）数据集时，调查抽样方法有助于估计中位数曲线，而无需存储全部数据。我们提出了使用多种抽样策略和估计量的中位数轨迹估计量。通过一个测试群体对它们进行了比较。我们开发了一种基于线性化变量的分层方法，与不放回的简单随机抽样相比，该方法显著提高了估计量的精度。我们还提出了一种利用辅助信息的改进估计量。此外，还指出了未来研究的一些潜在方向。
引用
@article{arxiv.1201.0846,
title = {Using complex surveys to estimate the $L_1$-median of a functional variable: application to electricity load curves},
author = {Mohamed Chaouch and Camelia Goga},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.0846},
year = {2012}
}
备注
to appear in International Statistical Review