ガウス効率とはどういう意味ですか？

堅牢な推定量の場合、ガウス効率とはどういう意味ですか？たとえば、は82％のガウス効率と50％のブレークダウンポイントを持っています。$Q_{_n}$

参照は次のとおりです：Rousseeuw PJおよびCroux、C.（1993）。「絶対偏差の中央値の代替案。」J. American Statistical Assoc。、88、1273-1283

ガウス効率は計算コストに関係していると思います。

ガウス適応の効率は、クロードE.シャノンによる情報理論に依存しています。確率Pでイベントが発生すると、情報-log（P）が得られます。たとえば、平均適合度がPの場合、生存のために選択された各個人について得られる情報は、平均して-log（P）となり、情報を取得するために必要な作業/時間は、1 / Pに比例します。したがって、効率Eは、情報を得るために必要な作業/時間で割った情報として定義されます。E= −P log（P）。この関数は、P = 1 / e = 0.37のときに最大になります。同じ結果が別の方法でゲインによって得られました。

ガウス効率が高いほど、大規模なサンプルのロバストなスケール推定器のようなものを計算するために必要なリソース（RAM）が少なくなると私は簡単に結論付けることができます。CPUは他のコンピュータよりもはるかに高速であるため、128 GBのRAMと言って一度に実行するよりも、試行錯誤アルゴリズムを実行することをお勧めします。ガウス効率が高いと、作業は短時間で完了します。