Robust measures of scale (original) (raw)
En estadística, una medida de escala robusta es un cuantificador numérico de la dispersión de un conjunto de datos, cuyo valor no se ve sensiblemente afectado por la presencia de datos atípicos en las bases de cálculo (es decir, se trata de un estimador robusto). Los indicadores más comunes de este tipo son el rango intercuartílico (IQR por sus siglas en inglés) y la (MAD también por sus siglas en inglés). Se contrastan con las medidas de escala convencionales, como la varianza o la desviación típica de una muestra, que no son robustas, lo que significa una gran influencia en su resultado de los valores atípicos.
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| dbo:abstract | En estadística, una medida de escala robusta es un cuantificador numérico de la dispersión de un conjunto de datos, cuyo valor no se ve sensiblemente afectado por la presencia de datos atípicos en las bases de cálculo (es decir, se trata de un estimador robusto). Los indicadores más comunes de este tipo son el rango intercuartílico (IQR por sus siglas en inglés) y la (MAD también por sus siglas en inglés). Se contrastan con las medidas de escala convencionales, como la varianza o la desviación típica de una muestra, que no son robustas, lo que significa una gran influencia en su resultado de los valores atípicos. Estas estadísticas robustas se utilizan particularmente como estimadores de un parámetro de escala, y tienen las ventajas tanto de su robustez como de su eficiencia superior en series de datos contaminadas, a costa de una eficiencia inferior en series de datos limpias, especialmente de distribuciones como la distribución normal. Para ilustrar el concepto de robustez, basta señalar que la desviación estándar se puede hacer arbitrariamente grande al incrementar el valor de una única observación (se dice por ello que la desviación estándar tiene "robustez 0", ya que el resultado puede estar contaminado por tan solo una única medida anómala), un defecto que no es compartido por las estadísticas sólidas. (es) In statistics, robust measures of scale are methods that quantify the statistical dispersion in a sample of numerical data while resisting outliers. The most common such robust statistics are the interquartile range (IQR) and the median absolute deviation (MAD). These are contrasted with conventional or non-robust measures of scale, such as sample variance or standard deviation, which are greatly influenced by outliers. These robust statistics are particularly used as estimators of a scale parameter, and have the advantages of both robustness and superior efficiency on contaminated data, at the cost of inferior efficiency on clean data from distributions such as the normal distribution. To illustrate robustness, the standard deviation can be made arbitrarily large by increasing exactly one observation (it has a breakdown point of 0, as it can be contaminated by a single point), a defect that is not shared by robust statistics. (en) |
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