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埃尔维·卡多特;佩吉·塞纳克;穆罕默德·卓赫

多元和函数中值的随机近似。 （英语） Zbl 1436.62394号

Lechevallier，Yves（编辑）等人，《2010年COMPSTAT会议录》。2010年8月22日至27日在法国巴黎举行的第19届国际计算统计会议。主题演讲、邀请和贡献论文。海德堡：Physica Verlag。421-428 (2010).
摘要：我们提出了一种非常简单的算法来估计多元数据的几何中值，也称为空间中值[C.G.小型，“多维中位数调查”，国际统计。Inst.Rev.58，No.3，263–277（1990；doi:10.2307/1403809)]或功能数据[D.格维尼《Biometrika 95》，第3期，587–600页（2008年；Zbl 1437.62469号)]当样本量较大时。基于Robbins-Monro算法的简单快速迭代方法[M.杜弗洛，随机迭代模型。Transl.公司。史蒂芬·S·威尔逊（Stephen S.Wilson）的《法语》。柏林：施普林格（1997；Zbl 0868.62069号)]以及其平均版本[B.T.波利亚和A.B.朱迪茨基SIAM J.控制优化。30，第4期，838–855（1992年；Zbl 0762.62022号)]对高维数据的大样本有效。它们速度很快，只需要（O（Nd））基本运算，其中（N）是样本大小，（d）是数据维度。结果表明，平均方法更有效，且对调谐参数不太敏感。在一周内每半小时测量一次18902条电耗曲线的大样本上，说明了这种新估计器准确快速估计几何中值的能力（大约比经典估计器快三十倍）。
关于整个系列，请参见[Zbl 1202.62001].

引用于三文件

MSC公司：

62L20型 随机近似
62G05型 非参数估计
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

几何分位数;高维数据;在线估计算法;稳健性;罗宾斯·蒙罗;空间中值;随机梯度平均

引文：

Zbl 0868.62069号;Zbl 0762.62022号;Zbl 1437.62469号

软件：

AS 78标准
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛H.Cardot｝等人，载于：COMPSTAT’2010年会议记录。2010年8月22日至27日在法国巴黎举行的第19届国际计算统计会议。主题演讲、邀请和贡献论文。海德堡：Physica Verlag。421--428（2010年；Zbl 1436.62394）
全文： 内政部

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