Robust_Statistical_MethodsWithR

资 源 简 介

Robust_Statistical_MethodsWithR

详 情 说 明

稳健统计方法是数据分析中处理异常值和偏离模型假设的重要工具。R语言凭借其丰富的统计包生态系统，成为实现这些方法的理想平台。

传统统计方法（如均值、最小二乘回归）对异常值非常敏感，而稳健统计通过以下特性提升分析质量： 抵抗性估计：使用中位数代替均值，Huber函数替代平方损失 崩溃点高：需要更多异常值才能显著影响估计结果 渐进效率：在大样本下保持与传统方法相近的精度

R语言中实现稳健统计的核心包包括： MASS包提供rlm()稳健线性回归 robustbase包包含协方差矩阵的稳健估计 quantreg包处理分位数回归

典型应用场景涵盖金融数据（处理极端行情）、生物医学（排除测量误差）和社会科学（处理非正态分布数据）。使用时需注意计算复杂度通常高于传统方法，且需要根据数据特征选择合适的损失函数和调参策略。