В чем заключаются основные проблемы робастности при анализе данных?

Некоторые проблемы робастности при анализе данных:

• Влияние выбросов. ru.wikipedia.org Даже небольшое число резко выделяющихся наблюдений (выбросов) способно сильно повлиять на результат исследования. ru.wikipedia.org Робастные методы направлены на выявление выбросов, снижение их влияния или исключение из выборки. ru.wikipedia.org
• Неизвестная степень засорения. intuit.ru В теории обычно предполагается известная степень засорения, но на практике эта величина неизвестна. intuit.ru
• Неоднозначность определения робастности. cyberleninka.ru Если рассматривать робастность как сохранение поведения модели при малых возмущениях исходных данных, то возникают вопросы о том, насколько малы должны быть эти изменения и как такое определение соотносится с другими характеристиками модели. cyberleninka.ru
• Смещение обучающих данных. cyberleninka.ru Если некоторые части совокупности недостаточно представлены или отсутствуют в обучающих данных, то подобранная модель на этих данных будет смещена в сторону от оптимальной функции. cyberleninka.ru

Основная идея робастности — это построение статистических процедур, устойчивых к возможным отклонениям от принятых вероятностных моделей распределений данных. new-disser.ru