Regression model
انحدار المربعات الصغرى المشذبة (LTS)
المربعات الصغرى المشذبة (Least Trimmed Squares) هي طريقة انحدار خطي قوية قدمها بيتر جيه. روسيو في عام 1984. بدلاً من ملاءمة جميع البواقي، فإنها تقدر المعاملات عن طريق تقليل مجموع أصغر h بواقي مربعة فقط، مما يمنحها نقطة انهيار تصل إلى 50% وتقديرات موثوقة على البيانات الملوثة بشدة بالقيم المتطرفة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
+2 أخرى
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 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/least-trimmed-squares
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- انحدار أقل وسيط للمربعات (LMS)الإحصاء↔ قارن
- انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- انحدار الكوانتيلالاقتصاد القياسي↔ قارن
- انحدار RANSACالإحصاء↔ قارن
- مقدّر ثيل-سنالإحصاء↔ قارن