Я несколько неофициально использовал термин «случай Хейвуда» для обозначения ситуаций, когда онлайновая итеративно обновляемая оценка «конечного ответа» дисперсии становилась отрицательной из-за проблем с числовой точностью. (Я использую вариант метода Уэлфорда для добавления данных и удаления более старых данных.) У меня сложилось впечатление, что он применяется к любой ситуации, когда оценка отклонения становится отрицательной, либо из-за числовой ошибки, либо из-за ошибки моделирования, но коллега был смущен моим использованием этого термина. Поиск в Google мало что дает, кроме того, что он используется в Факторном анализе, и, кажется, ссылается на последствия отрицательной оценки отклонений. Какое точное определение? А кем был оригинальный Хейвуд?
источник