Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Robust MWCD (minimum weighted covariance determinant) estimator for multivariate data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F19%3A00518361" target="_blank" >RIV/67985807:_____/19:00518361 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://github.com/Veragin/MWCDcode" target="_blank" >https://github.com/Veragin/MWCDcode</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Robust MWCD (minimum weighted covariance determinant) estimator for multivariate data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The minimum weighted covariance determinant (MWCD) estimator is a (possibly) highly robust estimator of parameters (expectation and covariance matrix) of multivariate data. Theoretical results of the MWCD are known to be appealing for practical applications, but still the estimator remains to be very little known in the community of applied statisticians. The presented software is the first publicly available implementation of the MWCD estimator. It is based on an approximate algorithm, which is a natural extension of the (very well known and reliable) FAST-MCD estimator of Rousseuw and van Driessen (1999).

  • Název v anglickém jazyce

    Robust MWCD (minimum weighted covariance determinant) estimator for multivariate data

  • Popis výsledku anglicky

    The minimum weighted covariance determinant (MWCD) estimator is a (possibly) highly robust estimator of parameters (expectation and covariance matrix) of multivariate data. Theoretical results of the MWCD are known to be appealing for practical applications, but still the estimator remains to be very little known in the community of applied statisticians. The presented software is the first publicly available implementation of the MWCD estimator. It is based on an approximate algorithm, which is a natural extension of the (very well known and reliable) FAST-MCD estimator of Rousseuw and van Driessen (1999).

Klasifikace

  • Druh

    R - Software

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA19-05704S" target="_blank" >GA19-05704S: FoNeCo: Analytické základy neurovýpočtů</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Interní identifikační kód produktu

    MWCD 1.0

  • Technické parametry

    Kód v Matlabu, spustitelný samostatně podle dokumentace, která je součástí jednotlivých souborů. Spuštění vyžaduje knihovnu fastmcd.m. Dostupné pod licencí MIT.

  • Ekonomické parametry

    Jde o dosud první veřejně dostupnou implementaci kódu pro výpočet MWCD odhadu. Software tak výrazně usnadňuje analýzu mnohorozměrných dat pomocí nástrojů robustních vůči odlehlým hodnotám.

  • IČO vlastníka výsledku

    67985807

  • Název vlastníka

    Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.