En el caso de estimadores robustos, ¿qué eficacia gaussiana significa? Por ejemplo $Q_{_n}$ tiene eficacia gaussiano de 82% y 50% desglose punto.
La referencia es: P.J. Rousseeuw y Croux, C. (1993). "Alternativas a la desviación absoluta media." J. Americano de asociación estadística, 88, 1273-1283
Supongo que Gaussiana de la eficiencia es algo relacionado con el cálculo de costos.
La eficiencia de Gauss de adaptación se basa en la teoría de la información debido a Claude E. Shannon. Cuando se produce un evento con probabilidad P, entonces la información −log(P) puede ser alcanzado. Por ejemplo, si la media de la aptitud es P, la información obtenida para cada individuo seleccionado para la supervivencia será −log(P) – en promedio - y el trabajo/tiempo necesario para obtener la información es proporcional a 1/P. por Lo tanto, si la eficiencia, E, se define como la información dividida por el trabajo/tiempo necesario para conseguirlo tenemos: E = −P log(P). Esta función alcanza su máximo cuando P = 1/e = 0.37. El mismo resultado se ha obtenido por Gaines con un método diferente.
Me pueden simplemente a la conclusión de que el más alto es el de Gauss es la Eficiencia, con menos recursos (RAM) es necesario para el cómputo de algo así como una sólida escala estimador de una muestra grande. Desde la Cpu es mucho más rápido que el resto del equipo, se prefieren correr una prueba/error algoritmo de veces, en lugar de hacerlo de una vez diciendo con 128 gb de memoria RAM. cuando el Gaussiano gran Eficacia en el trabajo se realiza en un tiempo más corto.
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