Робастна и квантилна регресия

18 метода в това семейство.

Избрани

Стандартни грешки, устойчиви на хетероскедастичност (HC)Heteroscedasticity-robust standard errors are a correction to the covariance matrix of an OLS regression that yields valid inference when the error variance is not constant. Introd Регресия на ХюберHuber regression is a robust linear regression method, introduced by Peter J. Huber in 1964, that resists the influence of outliers by treating small and large residuals differentl Регресия на най-малките отрязани квадрати (LTS)Least Trimmed Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of fitting all residuals, it estimates the coefficients by minimising t M-оценки (Устойчива регресия)M-estimators are a robust generalisation of maximum likelihood estimation, formalised in the work of Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). Instead of squaring every residual, t MM-оценка за робастна регресияThe MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an M Квантилна регресия (непараметрични варианти)Quantile regression, introduced by Koenker and Bassett in 1978, models a chosen conditional quantile (such as the median or the 25th and 75th percentiles) of a continuous outcome r

Път за четене

Най-цитираните основополагащи методи по тази тема, подредени според реда на тяхното развитие — място, от което да започнете, ако сте нов тук.

Robust Linear Regression1964–1987от Huber, P. J.; Rousseeuw, P. J.
Робустна регресия1964от Peter J. Huber (M-estimation, 1964); Frank Hampel (influence function, 1974)
Оценител на Theil-Sen1968от Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968)
Стандартни грешки, устойчиви на хетероскедастичност (HC)1980от Eicker; Huber; White (1980); MacKinnon & White (1985)
RANSAC регресия1981от Fischler & Bolles
Регресия на най-малките отрязани квадрати (LTS)1984от Peter J. Rousseeuw
MM-оценка за робастна регресия1987от Victor J. Yohai
Устойчиво градиентно усилване2001от Friedman, J. H. (with Huber loss from Huber, P. J.)

всички методи на този рафт ↓

Всички методи 18

Стандартни грешки, устойчиви на хетероскедастичност (HC)Регресия на Хюбер Регресия на най-малките отрязани квадрати (LTS)M-оценки (Устойчива регресия)MM-оценка за робастна регресия Квантилна регресия (непараметрични варианти)RANSAC регресия Обяснителни изследвания с повишена робастност Устойчиво градиентно усилване Robust LightGBM Robust Linear Regression Robust Quantile Regression Робустна регресия Robustна регресионна прекъсната дизайн Устойчив XGBoost S-оценка за робастна регресия Оценител на Theil-Sen Регресия с W-оценител (Уелш / Тюки биквадрат)

Още в Регресия и GLM

GLM и бройни модели 23 Линейна и нелинейна регресия 21 Регуляризирана регресия 12