Publication
Model-fitting in the presence of outliers
Résumé
We study the problem of parametric model-fitting in a finite alphabet setting. We characterize the weak convergence of the goodness-of-fit statistic with respect to an exponential family when the observations are drawn from some alternate distribution. We then study the effects of outliers on the model-fitting procedure by specializing our results to -contaminated versions of distributions from the exponential family. We characterize the sensitivity of various distributions from the exponential family to outliers, and provide guidelines for choosing thresholds for a goodness-of-fit test that is robust to outliers in the data.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique
Concepts associés (25)
Statistique de test
En statistique, une statistique de test - aussi appelée variable de décision - est une variable aléatoire construite à partir d'un échantillon statistique permettant de formuler une règle de décision pour un test statistique. Cette statistique n'est pas unique, ce qui permet de construire différentes règles de décision et de les comparer à l'aide de la notion de puissance statistique. Il est impératif de connaitre sa loi de probabilité lorsque l'hypothèse nulle est vraie. Sa loi sous l'hypothèse alternative est souvent inconnue.
Qualité de l'ajustement
The goodness of fit of a statistical model describes how well it fits a set of observations. Measures of goodness of fit typically summarize the discrepancy between observed values and the values expected under the model in question. Such measures can be used in statistical hypothesis testing, e.g. to test for normality of residuals, to test whether two samples are drawn from identical distributions (see Kolmogorov–Smirnov test), or whether outcome frequencies follow a specified distribution (see Pearson's chi-square test).
Test du χ² de Pearson
En statistique, le test du χ2 de Pearson ou test du χ2 d'indépendance est un test statistique qui s'applique sur des données catégorielles pour évaluer la probabilité de retrouver la différence de répartition observée entre les catégories si celles-ci étaient indépendantes dans le processus de répartition sous-jacent. Il convient aux données non-appariées prises sur de grands échantillons (n>30). Il est le test du χ2 le plus communément utilisé (comparativement aux autres tests du χ2 tels que le test du χ2 de Yates, le test du rapport de vraisemblance ou le test du porte-manteau.
Publications associées (23)
On distributional autoregression and iterated transportation
Victor Panaretos, Laya Ghodrati
We consider the problem of defining and fitting models of autoregressive time series of probability distributions on a compact interval of Double-struck capital R. An order-1 autoregressive model in this context is to be understood as a Markov chain, where ...
Hoboken2024Probabilistic fatigue model for composites based on the statistical characteristics of the cycles to failure
Anastasios Vassilopoulos, Guangjian Xiang
A probabilistic model for estimating the fatigue life of composite laminates based on the mean value and standard deviation of the fatigue life is introduced here for predicting the distribution of fatigue life at any stress level for a constant stress rat ...
ELSEVIER SCI LTD2022Testing For The Rank Of A Covariance Operator
How can we discern whether the covariance operator of a stochastic pro-cess is of reduced rank, and if so, what its precise rank is? And how can we do so at a given level of confidence? This question is central to a great deal of methods for functional dat ...
INST MATHEMATICAL STATISTICS-IMS2022