Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Método da mediana absoluta
Estatística robusta calculada como a mediana dos desvios absolutos em relação à mediana, usada para medir a dispersão enquanto é resistente a valores extremos.
Estimador M-estimador
Classe de estimadores robustos obtidos minimizando uma função de perda modificada que reduz a influência das observações aberrantes na estimação paramétrica.
Média aparada
Média calculada após remover uma porcentagem especificada dos valores extremos em ambas as extremidades da distribuição, oferecendo uma medida de tendência central robusta.
Quantil robusto
Medida de posição calculada por interpolação linear ou método de Harrell-Davis, fornecendo uma estimativa estável dos quantis mesmo na presença de contaminação dos dados.
Distância de Mahalanobis robusta
Medida multivariada de distância usando estimativas robustas da média e da covariância, permitindo detectar anomalias em espaços de alta dimensão.
Estimador S
Estimador de escala robusto baseado na mediana dos desvios absolutos ponderados por uma função de pontuação, oferecendo um compromisso ótimo entre eficiência e robustez.
Função de influência
Ferramenta matemática que mede o impacto de uma contaminação infinitesimal sobre um estimador, permitindo quantificar e comparar a robustez de diferentes métodos estatísticos.
M-estimador descendente
Variante dos M-estimadores cuja função de peso se torna nula além de um determinado limite, eliminando completamente a influência das observações extremas no cálculo.
MM-estimador
Estimador robusto que combina um M-estimador de alta quebra com um M-estimador de alta eficiência, otimizando simultaneamente a robustez e a precisão estatística.
Tau-estimador
Estimador de escala de alta quebra e alta eficiência usando uma combinação ponderada de estimadores S e M, particularmente adaptado para distribuições assimétricas.
R-estimador
Classe de estimadores robustos baseados nos postos das observações em vez de seus valores absolutos, oferecendo invariância a transformações monótonas e resistência natural a outliers.
Mediana do desvio absoluto ponderado
Variante da MAD incorporando pesos baseados na distância das observações ao centro, melhorando a detecção de anomalias em dados heterogêneos.
Detecção de outliers baseada em profundidade
Abordagem robusta que identifica anomalias como pontos com a menor profundidade estatística na nuvem de dados, medindo sua posição central relativa.
Identificador de Hampel
Método de detecção de anomalias baseado na mediana e MAD, classificando como outliers os pontos que se desviam mais de 3 desvios absolutos medianos em relação à mediana.
Estimador Qn
Estimador de escala robusto baseado na mediana das diferenças absolutas por pares, oferecendo eficiência de 82% sob normalidade e um ponto de quebra de 50%.