1 Frage zu Schaetzmethoden

Robuste Schätzmethoden sind statistische Verfahren, die weniger empfindlich gegenüber Ausreißern und Abweichungen von Annahmen sind. Hier sind einige gängige robuste Schätzmethoden: 1. **Median**: Der Median ist der Wert, der die Daten in zwei Hälften teilt und ist weniger anfällig für Ausreißer als der Mittelwert. 2. **Robuste Regression**: Methoden wie die Huber-Regression oder die RANSAC-Regression (Random Sample Consensus) sind darauf ausgelegt, die Auswirkungen von Ausreißern zu minimieren. 3. **Trimmed Mean**: Bei dieser Methode werden die höchsten und niedrigsten Werte einer Datenreihe entfernt, bevor der Mittelwert berechnet wird. 4. **M-estimators**: Diese Schätzmethoden generalisieren die Maximum-Likelihood-Schätzung und sind robust gegenüber Ausreißern. 5. **Quantilregression**: Diese Methode schätzt die bedingten Quantile der Zielvariablen und ist robust gegenüber Ausreißern in den Daten. 6. **Winsorizing**: Hierbei werden extreme Werte durch weniger extreme Werte ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern zu reduzieren. 7. **Bootstrap-Methoden**: Diese resampling-basierten Methoden können verwendet werden, um robuste Schätzungen von Parametern und deren Unsicherheiten zu erhalten. Diese Methoden sind besonders nützlich in der Praxis, wenn die Daten nicht den idealen Annahmen der klassischen statistischen Verfahren entsprechen.