Winsorizing
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La winsorisation (winsorizing en anglais) est un procédé en statistiques visant à limiter l'impact de données aberrantes dans l'estimation d'un paramètre.Le nom winsorisation a été donné par John Tukey en l'honneur du biostatisticien (en).
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Winsorizing or winsorization is the transformation of statistics by limiting extreme values in the statistical data to reduce the effect of possibly spurious outliers. It is named after the engineer-turned-biostatistician Charles P. Winsor (1895–1951). The effect is the same as clipping in signal processing.
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La winsorizzazione è una procedura statistica per la modifica artificiosa della distribuzione campionaria di variabili aleatorie. Essa consiste nella rimozione degli outliers, cioè di quei estremi, o "anomali", che si discostano notevolmente dai valori centrali della distribuzione. Gli outliers sono indesiderati nelle analisi empiriche poiché hanno un impatto sulla stima dei parametri di regressione, causando una minore stabilità degli stessi. La procedura per winsorizzare i dati è la seguente: La procedura prende il nome dall'ingegnere (1895-1951).
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Winsorisation
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Winsorizzazione
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Winsorizing
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La winsorisation (winsorizing en anglais) est un procédé en statistiques visant à limiter l'impact de données aberrantes dans l'estimation d'un paramètre.Le nom winsorisation a été donné par John Tukey en l'honneur du biostatisticien (en).
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Winsorizing or winsorization is the transformation of statistics by limiting extreme values in the statistical data to reduce the effect of possibly spurious outliers. It is named after the engineer-turned-biostatistician Charles P. Winsor (1895–1951). The effect is the same as clipping in signal processing. The distribution of many statistics can be heavily influenced by outliers. A typical strategy is to set all outliers to a specified percentile of the data; for example, a 90% winsorization would see all data below the 5th percentile set to the 5th percentile, and data above the 95th percentile set to the 95th percentile.Winsorized estimators are usually more robust to outliers than their more standard forms, although there are alternatives, such as trimming, that will achieve a similar effect.
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La winsorizzazione è una procedura statistica per la modifica artificiosa della distribuzione campionaria di variabili aleatorie. Essa consiste nella rimozione degli outliers, cioè di quei estremi, o "anomali", che si discostano notevolmente dai valori centrali della distribuzione. Gli outliers sono indesiderati nelle analisi empiriche poiché hanno un impatto sulla stima dei parametri di regressione, causando una minore stabilità degli stessi. La procedura per winsorizzare i dati è la seguente:
* identificazione a priori di una soglia, i dati al di là della quale sono considerati outliers;
* la soglia viene identificata con il valore definito come: t = mediana +/- z*(scarto interquartile), dove "z" è il valore critico della distribuzione normale (generalmente 2, 2.5 o 3);
* mediana e scarto interquartile sono preferibili rispettivamente a media e deviazione standard, in quanto meno influenzabili dai valori anomali;
* winsorizzazione vera e propria: le osservazioni maggiori di t e minori di -t vengono sostituite rispettivamente con t e -t. La procedura prende il nome dall'ingegnere (1895-1951).
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