Regression model
انحدار هابر (Huber Regression)
انحدار هابر هو طريقة انحدار خطي قوي، قدمها بيتر ج. هابر في عام 1964، تقاوم تأثير القيم المتطرفة من خلال معاملة البواقي الصغيرة والكبيرة بشكل مختلف. تطبق خسارة مربعة (شبيهة بـ OLS) على البواقي الصغيرة وخسارة قيمة مطلقة ألطف على البواقي الكبيرة، لذلك لا يمكن للملاحظات المتطرفة أن تهيمن على التوفيق.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley. ISBN: 978-0471735779
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/huber-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- انحدار المربعات الصغرى المشذبة (LTS)الإحصاء↔ compare
- تقديرات M (الانحدار القوي)الإحصاء↔ compare
- تقدير MM للانحدار القويالإحصاء↔ compare
- انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)الاقتصاد القياسي↔ compare
- انحدار الكوانتيلالاقتصاد القياسي↔ compare