天秤座

Matlab图书馆LIBRA。LIBRA:一个用于鲁棒分析的MATLAB库是在稳健@鲁汶鲁汶大学稳健统计研究小组。它包含几个健壮过程的用户友好实现。这些方法对数据中的异常值是有抵抗力的。目前,该库包含单变量定位、尺度和偏度、多元定位和协方差估计(MCD)、回归(LTS、MCD回归)、主成分分析(RAPCA、ROPCA)、主成分回归(RPCR)、偏最小二乘回归(RSIMPLS)、分类(RDA、RSIMCA)、聚类等功能,偏差数据的离群点检测(包括基于半空间深度的包线图)和截尾深度分位数。为了比较,还包括几个非鲁棒函数。为模型检查和异常值检测提供了许多图形工具。大多数函数都需要MATLAB统计工具箱。


zbMATH中的参考文献(参考文献29条)

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按年份排序(引用)
  1. 卡巴纳,埃莉萨;莉洛,罗莎·E。;Laniado,Henry:基于带收缩估计的稳健Mahalanobis距离的多元离群点检测(2021)
  2. 拉米雷斯·帕德隆,鲁本;梅德罗斯,鲍里斯;冈萨雷斯,Avelino J.:鲁棒加权高斯过程(2021)
  3. 卢卡,斯蒂恩·E。;皮门特尔,马可·A·F。;沃特金森,彼得J。;Clifton,David A.:空间点模式及其极值的新颖性检测的点过程模型(2018)
  4. 布卢特,哈桑;厄纳,尤克塞尔:使用经典和稳健的主成分分析法评估土耳其发展机构地区的社会经济发展(2017年)
  5. 马隆纳,里卡多A。;Yohai,Victor J.:多元分散和位置的稳健有效估计(2017)
  6. 黄小林;石磊;佩尔克曼斯,克里斯蒂安;Suykens,Johan A.K.:非对称(\nu)-管支持向量回归(2014)
  7. 休伯特,米娅;吉布尔斯,伊恩;Vanpaemel,Dina:通过平滑降低基于分位数的估计器的均方误差(2013)
  8. 土库曼人,阿修曼人;Billor,Nedret:使用PCOUT算法对高维数据进行偏最小二乘分类(2013)
  9. 斯莱特,莱恩;克莱斯肯斯,格达;Hubert,Mia:基于相位和振幅的功能数据聚类(2012)
  10. 托蒂,弗朗西丝卡;佩罗塔,多梅尼科;阿特金森,安东尼·C。;Riani,Marco:非常稳健回归算法的基准测试:FS,LMS和LTS(2012)
  11. 巴沃德,弗朗索瓦:《数据分析中的勋伯格变换:理论与例证》(2011)
  12. 德布鲁恩,米切尔;Verdonck,Tim:鲁棒核主成分分析与分类(2010)
  13. 徐春琴;陈龙生;刘成祥:基于独立成分分析和调整异常值的过程监控方案(2010)
  14. 休伯特,米娅;范德维肯,斯蒂芬:《倾斜数据的稳健分类》(2010)
  15. 阮,T.D。;Welsch,R.:使用半定规划的离群点检测和最小二乘法近似(2010)
  16. 阮、三宗;Welsch,Roy E.:使用数学规划的异常值检测和鲁棒协方差估计(2010)
  17. 蒂姆,威尔多克;休伯特,米娅;Rosseeuw,Peter J.:校准框架中的DetMCD(2010)
  18. 休伯特,米娅;罗素,彼得;Verdonck,Tim:倾斜数据及其异常值映射的鲁棒PCA(2009)
  19. 不,凯;科特莱宁,朱卡;Seppänen,Tapio:动态系统的不变轨迹分类与ECG案例研究(2009)
  20. 瑟尼尔斯,斯文;Verdonck,Tim:包含离群值和缺失元素的主成分回归(2009)