在线随机牛顿方法用于估计几何中位数和应用
摘要：大样本背景下，少数个体可能会影响像均值这样的基本统计指标。自动检测这些异常个体是困难的，使用鲁棒方法是一个替代策略。本文旨在估计随机变量的几何中位数，它是鲁棒的集中趋势指标。为了处理顺序到达的大样本数据，引入了在线随机牛顿算法来估计几何中位数，并给出了其收敛速度。由于中位数估计和Hessian矩阵的估计可以进行递归更新，我们还确定了中位数在任意指定方向上的置信区间并进行在线统计检验。
作者：Antoine Godichon-Baggioni (LPSM (UMR\_8001)), Wei Lu (LMI)
论文ID：2304.00770
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2023-04-04