Regression model

انحدار RANSAC

انحدار RANSAC هو طريقة انحدار خطي قوية قدمها فيشلير وبوليس عام 1981، والتي تُكيّف نموذجًا لنقاط البيانات الداخلية (inlier points) مع استبعاد القيم الشاذة (outliers) تلقائيًا. بدلاً من تكييف جميع البيانات دفعة واحدة، فإنه يأخذ عينات متكررة من مجموعات فرعية صغيرة، ويُكيّف نموذجًا مرشحًا، ويحتفظ بالنموذج الذي يحصل على أكبر توافق من النقاط المتفقة.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Fischler, M. A. & Bolles, R. C. (1981). Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography. Communications of the ACM, 24(6), 381-395. DOI: 10.1145/358669.358692
  2. Torr, P. H. S. & Zisserman, A. (2000). MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry. Computer Vision and Image Understanding, 78(1), 138-156. DOI: 10.1006/cviu.1999.0832

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Random Sample Consensus (RANSAC) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/ransac-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.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateRANSAC Regression (Random Sample Consensus (RANSAC) Regression). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/ransac-regression · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026