Regression model
انحدار أقل وسيط للمربعات (LMS)
أقل وسيط للمربعات (Least Median of Squares - LMS) هو طريقة انحدار خطي قوي (robust) قدمها بيتر جيه روسيو في عام 1984. بدلاً من تقليل مجموع البواقي المربعة (squared residuals) كما يفعل الانحدار العادي بأقل المربعات (Ordinary Least Squares - OLS)، فإنه يقلل وسيط (median) البواقي المربعة، مما يسمح للملاءمة (fit) بمقاومة التلوث بما يصل إلى حوالي 50% من القيم الشاذة (outliers).
طبِّق باستخدام StatMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
فيديوقريبًا
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- 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). Least Median of Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/least-median-squares
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- انحدار المربعات الصغرى المشذبة (LTS)الإحصاء↔ قارن
- انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- انحدار الكوانتيلالاقتصاد القياسي↔ قارن
- انحدار RANSACالإحصاء↔ قارن
- مقدّر ثيل-سنالإحصاء↔ قارن